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Enregistrement W1965552188 · doi:10.1016/j.biortech.2013.07.109

Comparison of different mechanical refining technologies on the enzymatic digestibility of low severity acid pretreated corn stover

2013· article· en· W1965552188 sur OpenAlexaff
Xiaowen Chen, Erik M. Kuhn, Wei Wang, Sunkyu Park, Keith Flanegan, O. Trass, Lisette N. Tenlep, Ling Tao, Melvin P. Tucker

Notice bibliographique

RevueBioresource Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorn stoverRefining (metallurgy)StoverChemistryPulp and paper industryEnzymatic hydrolysisAgronomyFood scienceEnzymeBiotechnologyHydrolysisBiochemistryBiologyEngineeringCrop

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of mechanical refining on the enzymatic digestibility of pretreated corn stover (PCS) was investigated. Low severity, dilute sulfuric acid PCS was subjected to mechanical refining using a bench-scale food processor blender, a PFI mill, a 12-inch laboratory disk refiner, and a 25 mm co-rotating twin-screw extruder. Glucose yields from enzymatic hydrolysis were improved by 10-15% after blending and disk refining, while PFI refining and twin-screw extrusion showed a glucose yield improvement of 16-20%. A pilot scale refining test using a Szego mill was performed and showed approximately 10% improvements in biomass digestibility. This suggests the possibility to scale up a mechanical refining technique to obtain similar enzymatic digestibility glucose yield enhancement as achieved by PFI milling and extrusion technologies. Proposed mechanisms of each mechanical refining technology are presented and reasons for improvements in biomass digestibility are discussed in this paper.

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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,484

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations85
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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