From bench to mini – Classification of technical lignins with NIR

  • Lignin, a by-product of the pulp and paper industry, is the second most abundant biopolymer but remains underutilized due to its complex structure and variability in biomass origin. Classification based on biomass source is crucial for quality assurance and application predictability. This study employs near-infrared (NIR) spectroscopy to classify technical lignins from softwoods, hardwoods, straw, and grasses. Machine learning models (ML), including Support Vector Machines (SVM), Gaussian Process Classification (GPC), Gaussian Naive Bayes (GNB), and Decision Tree Classification (DTC), were developed using spectral preprocessing and principle component analysis (PCA). The models were compared with spectra from handheld and compact spectrometers. Results highlight the potential of NIR spectroscopy and machine learning to enable rapid, reliable lignin classification, paving the way for improved industrial utilization of this abundant resource.

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Metadaten
Autor*innen:Friedrich Fink, Jana FalkenhagenORCiD
Koautor*innen:Tomasz M. Stawski
Dokumenttyp:Posterpräsentation
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2025
Organisationseinheit der BAM:6 Materialchemie
6 Materialchemie / 6.3 Strukturanalytik
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Sanitär- und Kommunaltechnik; Umwelttechnik
Freie Schlagwörter:Classification; Lignin; Near infrared spectroscopy
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Umwelt
Umwelt / Circular Economy
Veranstaltung:11th International Symposium on the Separation and Characterization of Natural and Synthetic Macromolecules
Veranstaltungsort:Amsterdam, The Netherlands
Beginndatum der Veranstaltung:21.01.2025
Enddatum der Veranstaltung:24.01.2025
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:10.02.2025
Referierte Publikation:Nein
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