Synthesis and properties of cellulose aerogels from durian peel for oil adsorption
Notice bibliographique
Résumé
Agro-industrial waste represents a valuable resource, yet improper management leads to environmental pollution. This study focuses on synthesising oil-absorbing aerogels from cellulose fibres extracted from durian rind, a common agricultural waste in Vietnam and Southeast Asia. Cellulose fibres were extracted by way of bleaching and alkali treatment, followed by aerogel preparation using freeze-drying with water and polyvinyl alcohol as a cross-linking agent. Hydrophobic treatment with methyltrimethoxysilane was employed by way of chemical vapour deposition. Results indicate a cellulose recovery rate of 32.32 ± 0.53% from durian rind, yielding white cellulose fibres after purification. Aerogels synthesised from these fibres exhibited a white colour, a low bulk density of 0.033 ± 0.001 g/cm3, and a high porosity of 97.70 ± 0.05%. Surface analysis revealed a random arrangement of three-dimensional fibre matrices with extensive porosity, a BET surface area of 8.84 ± 0.07 m2/g, a pore volume of 0.003 cm3/g, and an average pore diameter of 20.73 nm. The aerogel exhibited outstanding water-repellent characteristics, achieving a water contact angle of 149° and an oil absorption capacity of 34.91 ± 0.67 g/g.
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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 ».