Impact of Weak Organic Acids as Coagulants on Tailoringthe Properties of Cellulose Aerogel Beads
Notice bibliographique
Résumé
Cellulose is the most abundant polysaccharide on Earth and is well known for its renewability, biodegradability and chemical stability.1-2 We have been investigating the use of weak organic acids to tailor the properties of cellulose aerogel beads.3 The cellulose solution was prepared by using commercial cellulose in a mixture of NaOH, urea, and water as solvent.4 Three weak acids, acetic acid, lactic acid, and citric acid, and a strong acid, hydrochloric acid, were chosen as regeneration baths. The production of aerogel beads by conventional dropping technique was studied and optimized for each acid. The produced cellulose aerogels were characterized by nitrogen adsorption-desorption isotherm, BJH pore data analyses, density analyses, IR spectroscopy, scanning electron microscopy, and X-ray powder diffractometry, and their properties were compared. In common, all the aerogel beads showed interconnected nanofibrillar network. The pore size distribution was highly influenced by the acids employed for regeneration. High concentration of weak acids contributed to low shrinkage, high specific surface area and high pore volume. In conclusion, this study showed an alternate path way to tailor the properties of cellulose aerogel beads. Furthermore, cellulose from biomass waste can be used for such products too. Thus, hemp and flax from Canadian suppliers were used as starting material. Within the presentation an overview on the production of cellulose aerogels from various raw materials working under different conditions will be presented. Reference 1. Wang S., Lu A., and Zhang L., Prog. Polym. Sci., 53, 169-206, 2016. 2. Wong L. C., Leh C. P., and Goh C. F., Carbohydr. Polym., 264, 118036, 2021. 3. Costa D., Milow B., and Ganesan K., Chem. Eur. J., 30(51), e202401794, 2024. 4. Budtova T., and Navard P., Cellulose, 23(1), 5-55, 2015.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,021 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».