Lignin dissolution and lignocellulose pretreatment by carboxylic acid based deep eutectic solvents

溶解 化学 木质素 共晶体系 有机化学 羧酸 半纤维素 合金
作者
Haitao Yu,Zhimin Xue,Ruifen Shi,Fengyi Zhou,Tiancheng Mu
出处
期刊:Industrial Crops and Products [Elsevier BV]
卷期号:184: 115049-115049 被引量:109
标识
DOI:10.1016/j.indcrop.2022.115049
摘要

Deep eutectic solvents (DESs) composed by carboxylic acids and quaternary ammonium salts are potential candidate for lignocellulose dissolution and pretreatment. To both explore the most efficient DESs for lignocellulose dissolution and pretreatment as well as unveil the process mechanism, DESs composed by carboxylic acids as the hydrogen bond donors (HBDs) and quaternary ammonium salts as the hydrogen bond acceptors (HBAs) were prepared and further applied for kraft lignin (KL) dissolution as well as poplar and pine pretreatment. We found DES composed by lactic acid (LA) and allyltrimethylammonium chloride (ATMAC) with mole ratio of 2:1 is high-efficient for the dissolution of KL. In addition, 70% poplar lignin and 82% pine lignin could be removed at 120 ℃ for 6 h with a solid-to-liquid ratio of 1:10. Furthermore, the -OH and -COOH groups in HBDs of DESs provided active protons to cleave ether bonds and part of carbon-carbon bonds during lignin dissolution and extraction. Additionally, the KL solubility and the Kamlet-Taft (K-T) parameters (α and π * ) of the DESs showed good positive correlation. These findings give a deep insight into the dissolution mechanism of KL and pretreatment of lignocellulose, which is helpful for designing robust DESs for dissolution and pretreatment of lignocellulose.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
没死就在完成签到,获得积分10
刚刚
super chan完成签到,获得积分10
刚刚
asmodlin发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
雷卿完成签到,获得积分10
1秒前
书记发布了新的文献求助10
1秒前
我是老大应助稳重的书双采纳,获得10
1秒前
柔弱绝施完成签到,获得积分10
2秒前
田様应助负责的归尘采纳,获得10
2秒前
饼饼发布了新的文献求助10
2秒前
独角戏发布了新的文献求助30
2秒前
4秒前
情怀应助金荣采纳,获得10
5秒前
明理吐司发布了新的文献求助10
5秒前
xuan发布了新的文献求助10
5秒前
麦香鱼发布了新的文献求助10
6秒前
勤奋幻灵完成签到,获得积分10
6秒前
迷人可兰完成签到,获得积分10
6秒前
老鼠咕噜发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
犹豫的以旋完成签到,获得积分10
7秒前
Pony发布了新的文献求助10
7秒前
认真的傲之完成签到,获得积分10
8秒前
asmodlin完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
碧蓝老黑完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
10秒前
李健的小迷弟应助zxz采纳,获得10
10秒前
李健应助饭团不吃鱼采纳,获得10
11秒前
铁柱发布了新的文献求助10
11秒前
在水一方应助动人的盼海采纳,获得10
11秒前
12秒前
冻豆腐乏味完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
12秒前
李健的粉丝团团长应助QQ采纳,获得30
12秒前
13秒前
14秒前
14秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583093
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161776
关于积分的说明 19604859
捐赠科研通 7165133
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266207
关于科研通互助平台的介绍 2431164
邀请新用户注册赠送积分活动 2257518