Molecular insights into pyrolytic lignin solubility and Bio-Oil phase stability in representative organic solvents for sustainable Bio-Energy Applications
Notice bibliographique
Résumé
Phase separation in fast-pyrolysis bio-oil (FPBO) arises partly from the limited solubility of pyrolytic lignin in the organic-solvent (OS) fraction and in water. Using molecular dynamics (MD), we examine lignin solubility in five representative OS, acetic acid (AA), phenol (PH), methanol (ME), hydroxyacetone (HA), furfural (FU), and their binary mixtures. In non-aqueous systems, lignin solubility follows ME > AA ≈ PH > HA > FU, reflecting ME's rapid diffusion and strong hydrogen bonding (H-bonding) capability. Under aqueous competition, the order becomes PH > AA ≈ ME > HA > FU; PH maintains π-π interaction with lignin, while AA preserves favorable polarity matching. Binary mixtures enriched in PH, AA or ME possess good lignin solubility, whereas FU/HA blends underperform, especially with water. Overall, lignin solubility is heavily influenced by polarity, H-bonding, and π-π interaction. These molecular insights provide mechanistic guidelines for designing bio-oil formulations that minimize phase separation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».