Binderless Fiberboard Made from Primary and Secondary Pulp and Paper Sludge
Notice bibliographique
Résumé
Pulp and paper sludge is valuable in fiberboard manufacturing because primary sludge (PS) contains fibers and secondary sludge (SS) has adhesive properties. We evaluated properties of binderless fiberboard made from conventional pulp and paper mill sludge sources using a factorial design in which the factors were SS:PS ratio (1:9, 2:8, and 3:7) and pulping process (thermomechanical [TMP], chemical-thermomechanical [CTMP], and kraft). Sludge was collected, refined, dried, and characterized for chemical composition and fiber length. Internal bond strength of CTMP panels increased 90% and thickness swell of TMP panels improved 92% with increasing SS content from 10-30%. IR Fourier transform and X-ray photoelectron spectroscopy analyses were conducted to better understand these results. Increased bonding was attributed to presence of proteins and lignin on the sludge fiber surface, which enhanced adhesion during hot pressing, whereas surface contamination decreased bonding efficiency. The TMP formulation at SS:PS ratio 3:7 met the ANSI requirement for basic hardboard. All other formulations were not dimensionally stable enough to meet the standard. The CTMP source resulted in the highest mechanical properties, and thickness swell was similar for the TMP and CTMP pulping processes. The kraft source produced low-integrity and dimensionally unstable panels.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».