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Record W7162031786 · doi:10.82308/32100

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

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

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMaterials Science
TopicNatural Fiber Reinforced Composites
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental factorPlant tissue

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.001
Threshold uncertainty score0.002

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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