Amine-functionalized lignin for CO2 capture. 1: Phenolation- enhanced amine grafting
Notice bibliographique
Résumé
To address the growing need for the development of a sustainable platform for CO 2 capture, this study investigates the utilization of lignin as a biodegradable support for the fabrication of amine-containing CO 2 adsorbents. The synergetic effect of phenolation followed by the Mannich amination on lignin has been extended to CO 2 adsorption. Lignin was first subjected to phenolation (PL) to enhance its ability for attaching a greater number of amine-containing species. Extensive screening was conducted using five different polyamines to determine the optimum formulation for the Mannich process. The performance of diethylenetriamine-functionalized lignin (AL) and aminated PL (APL) was comprehensively evaluated under various operational conditions, including dry and humid CO 2 environments, different CO 2 concentrations, working temperatures, and cyclic CO 2 adsorption-desorption. In the presence of 15 % CO 2 /N 2 at 25 °C, APL was found to capture more CO 2 compared to AL under both dry and wet conditions, with a maximum CO 2 uptake of 1.45 mmol/g at 35 % relative humidity (RH), representing a 46 % increase compared to dry condition. • Biodegradable lignin was used as a sustainable support for amine-based CO 2 adsorbents. • Lignin was functionalized with five polyamines via Mannich reaction to optimize CO 2 capture performance. • Phenolation improved lignin's capacity to anchor more amine-containing species. • Amine functionalization after lignin phenolation showed superior CO 2 uptake. • Amine-functionalized phenolated lignin exhibited stable cyclic CO 2 adsorption.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».