Utilizing the biomass waste for the production of cellulose aerogel beads and tailoring their properties
Notice bibliographique
Résumé
Biomass waste can be utilized for the cellulose aerogel production. 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. The good quality cellulose was extracted by hydrolyzing the raw material using alkali hydroxide and hydrogen peroxide. The cellulose solution was prepared by using commercial cellulose in a mixture of NaOH, urea, and water as solvent.1 Aerogel beads were produced by conventional dropping technique, washing, solvent exchange and supercritical drying. The aerogel properties were compared with the classical cellulose aerogel beads which were prepared from commercial grade cellulose. We have been investigating the use of weak organic acids as coagulants to tailor the properties of cellulose aerogel beads.2 Three weak acids, acetic acid, lactic acid, and citric acid, and a strong acid, hydrochloric acid, were chosen as regeneration baths. 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. Reference 1. Budtova T., and Navard P., Cellulose, 23(1), 5-55, 2015. 2. Costa D., Milow B., and Ganesan K., Chem. Eur. J., 30(51), e202401794, 2024.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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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 ».