A comprehensive review on lignin extraction from lignocellulosic biomass, and nano‐lignin synthesis and modification for potential applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lignin is the second‐largest natural aromatic polymer available on Earth. It plays a vital role in a plant's structural framework, which gives strength to the plant to sustain when facing adversities, and it also restricts it from being attacked by foreign entities such as insects and microorganisms. With significant properties, including biodegradability and being atoxic, it has immense possibility for high‐value applications such as antimicrobial agents, UV protectors, emulsion stabilizers, dye synthesis via its derivatives, carbon fibre, and biomaterials—lignin extraction from various lignocellulosic biomass (LCB) through different extraction methods. Further, after extraction, lignin is converted into nano‐lignin to broaden its applications through different routes. Due to high functional groups, nano‐lignin has a larger surface area and more reactivity. After nano‐lignin synthesis, it can be further modified through different chemical routes to increase the application area for specific end products. Therefore, this article summarizes the lignin extraction methods and nano‐lignin conversion routes, as well as the modification of lignin for its variety of applications. The article also provides the current technologies and future outlooks in lignin valorization for its potential applications in different fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».