The use of predictive models to optimize sugar recovery obtained after the steam pre‐treatment of softwoods
Notice bibliographique
Résumé
Acid catalyzed steam pre‐treatment is recognized as an effective method for defibrillating plant cell walls while providing good hemicellulose sugar recovery and a more readily accessible cellulosic component for subsequent enzymatic hydrolysis. However, much of the past work to try to optimize the overall sugar recovery after pre‐treatment and enzymatic hydrolysis has been limited to more qualitative comparisons which offer little insight into the steam pre‐treatment process itself. Better prediction of sugar recoveries from steam pre‐treated biomass will likely prove to be invaluable in helping us design more effective steam pre‐treatment reactors. The work discussed here attempted to determine which of three options – namely the severity factor R o , the combined severity factor CS , and response surface methodology RSM – was best suited for the development of predictive empirical equations that would be used to optimize the acid catalyzed steam pre‐treatment of softwood chips of industrially relevant size and provide maximum soluble sugar recovery. It was apparent that the combined severity factor CS resulted in predictions that were slightly more accurate than those of the severity factor R o , and that RSM and the severity factor R o possessed similar predictive capability. A comparison of several RSM models that were used to evaluate the SO 2 catalyzed steam pre‐treatment of softwood indicated that a hybrid design, when used in conjunction with a narrow process space, provided the most robust model. The applicability of an RSM model which was developed when pretreating radiata pine was assessed against pre‐treated lodgepole pine and was found to provide good predictability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».