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Enregistrement W1502226219 · doi:10.15376/biores.3.2.363-382

Liquefaction of corn distillers dried grains with solubles (DDGS) in hot-compressed phenol

2008· article· en· W1502226219 sur OpenAlexafffund
Chunbao Xu, Huasu Sua, Daqiang Cang

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLakehead University
Mots-clésLiquefactionPhenolYield (engineering)CharChemistryCokeCatalysisMaterials scienceOrganic chemistryChemical engineeringPyrolysisMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work aims to liquefy corn Distillers Dried Grains with Solubles (DDGS), a by-product in corn ethanol production, to produce liquid products as a potential substitute for petroleum-derived phenol or an additive in the manufacturing of phenolic resins. Efficient liquefaction of DDGS has been realized with hot-compressed phenol at 200-450°C. Effects of liquefaction temperature, initial phenol/DDGS ratio (wt/wt), residence time, and catalysts on yields of liquefaction products, as well as characterizations of typical liquid and solid products, have been investigated. The yield of liquid products increased with temperature, while it peaked at around 300°C, due to condensation/cracking reactions of the liquid intermediates/products to form solid products (i.e., coke/char) at temperatures higher than 300°C. The liquid yield increased monotonically with the initial phenol/DDGS ratio for a specified treatment time and temperature. An increased residence time generally produced a lower yield of liquid products, and a higher yield of solid residue, which was likely due to the increased coke/char formation from liquid products for a prolonged residence time. The yield of liquid products reached a maximum of 97 wt% at 300°C for 5 min-operation with Phenol/DDGS of 2/1. K2CO3, Rb2CO3, and NaOH were found very effective catalysts for enhancing the liquid yields. The use of these catalysts resulted in a 25% relative increase in the liquid yields for 5 minute operation with Phenol/DDGS of 1/1 at 300°C.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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