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Enregistrement W7162031786 · doi:10.82308/32100

Application of electro-technologies in the processing of flax and hemp stems

2014· dissertation· en· W7162031786 sur OpenAlexaboutno aff
Gopu Raveendran Nair

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental factorPlant tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les fibres naturelles à base de plantes sont extraites de différentes parties de la plante comme les feuilles, l'écorce interne et les fruits/graines. Les tiges du lin (Linum usitatissimum) et du chanvre (Cannabis sativa) furent sélectionnées pour cette recherche parce que le lin et le chanvre sont disponibles au Canada ainsi qu'ailleurs dans le monde. Les objectifs principaux de cette étude étaient: 1) de développer une nouvelle méthode de rouissage pour la transformation des tiges de lin et de chanvre pré-trempées par l'usage d'énergie micro-ondes sur le mélange de lin et d'eau pour écourter la durée; 2) d’évaluer l'efficacité du rouissage par rapport aux changements des composés présents dans les fibres comme la cellulose, l'hémicellulose, la lignine et la pectine par une analyse chimique; et 3 ) d'élaborer un système efficace de déshydratation par électro-osmose pour le lin et le chanvre rouis, ayant une haute teneur d'humidité, en utilisant une presse à rouleaux sous différentes pressions appliquées. Après l'analyse initiale de rouissage à l'eau de tiges de lin, une nouvelle méthode de rouissage fut élaborée avec l'usage de l'énergie micro-ondes et des études furent menées sur ses effets sur les tiges de lin pré-trempées. L'effet combiné du pré-trempage et du chauffage volumétrique causa un rouissage de la tige de lin. L'efficacité du rouissage fut observée sous diverses combinaisons de pré-trempages, de durées des traitements aux micro-ondes et de niveaux d'énergies. Les tests de Fried utilisés pour analyser la distribution des diamètres des fibres et les analyses par spectroscopie infrarouge (NIR) de la lignine, l'hémicellulose et de la cellulose des fibres obtenues ont permis de déterminer l'efficacité du rouissage. Le rouissage assisté par micro-ondes fut répété avec des tiges de chanvres de différentes variétés pour déterminer l'acceptabilité de cette méthode. Ainsi, des analyses NIR et de la distribution du diamètre des fibres furent aussi conduites pour déterminer l'efficacité du rouissage. Après avoir établi le processus de rouissage assisté par micro-ondes des tiges de lin et de chanvre, l'étape suivante était d'étudier les changements chimiques dans les fibres durant les traitements par micro-ondes; les tiges de lin furent sélectionnées pour des analyses par méthodes gravimétriques. Le pourcentage de cellulose dans les fibres augmenta de façon significative avec l'augmentation de la puissance des micro-ondes avec des temps de trempage variés, ce qui démontra le relâchement de fibres cellulosiques suivant le traitement par micro-ondes. Les concentrations d'hémicellulose, de lignine et de pectine diminuèrent significativement après le rouissage assisté par micro-ondes. Pour faciliter le séchage des tiges de lin et de chanvre, un système électro-osmotique à presse à rouleaux a été développé. Étant donné que les tiges pré-trempées sont légèrement chargées, les molécules d'eau furent retirées lorsque les tiges furent soumises à une électro-osmose entre deux électrodes. La pression appliquée entre les deux électrodes, le voltage appliqué et le temps de pré-trempage des tiges furent des facteurs qui affectèrent le séchage par électro-osmotique. Suite au séchage, les tiges furent soumises à un assèchement de courte durée par micro-ondes à une température contrôlée et furent transportées à des installations de transformation de fibre où les tiges rouies furent décortiquées en des biofibres. Un rouissage adéquat de tiges grâce à une électro-technologie produit des fibres de grande qualité, tandis que des fibres non-rouies, sous-rouies ou sur-rouies produisent des fibres de mauvaise qualité.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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