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Enregistrement W1521754108 · doi:10.18331/brj2015.1.4.4

Process analysis of superheated steam pre-treatment of wheat straw and its relative effect on ethanol selling price

2014· article· en· W1521754108 sur OpenAlexaffvenue
Dave Barchyn, Stefan Cenkowski

Notice bibliographique

RevueBiofuel Research Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCellulosic ethanolBiofuelSteam explosionPulp and paper industryStrawEthanol fuelSuperheated steamEnzymatic hydrolysisStarchWaste managementChemistryEnvironmental scienceHydrolysisCelluloseFood scienceEngineeringOrganic chemistryBoiler (water heating)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing bioethanol operations rely on starch-based substrates, which have been criticized for their need to displace food crops in order to be produced. As an alternative to these first generation biofuels, the use of agricultural residues is being considered to create more environmentally-benign second generation, or cellulosic biofuels. Recalcitrance of these substrates to fermentation requires extensive pre-treatment processes, which often consume more energy than can be extracted from the ethanol that they produce, so one of the priorities in developing cellulosic ethanol is an effective and efficient pre-treatment method. This study examines the use of superheated steam (SS) as a process medium by which wheat straw lignocellulosic material is pre-treated. Following enzymatic hydrolysis, it was found that 47% of the total glucose could be liberated from the substrate, and the optimal conditions for pre-treatment were 15 min in hot water (193 kPa, 119˚C) followed by 2 min in SS. Furthermore, a preliminary relative economic analysis showed that the minimum ethanol selling price (MESP) was comparable to that obtained from steam explosion, a similar process, while energy consumption was 22% less. The conclusion of the study is that SS treatment stands to be a competitive pre-treatment technology to steam explosion.

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)0,001
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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