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Enregistrement W1973316826 · doi:10.3390/ijms151018967

Extrusion Pretreatment of Lignocellulosic Biomass: A Review

2014· review· en· W1973316826 sur OpenAlex
Zheng Jun, Lars Rehmann

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésBioconversionBiofuelCellulosic ethanolLignocellulosic biomassBiomass (ecology)Pulp and paper industryEnzymatic hydrolysisCelluloseEnvironmental scienceEthanol fuelSugarBiochemical engineeringBiotechnologyChemistryWaste managementHydrolysisAgronomyFood scienceEngineeringFermentationOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioconversion of lignocellulosic biomass to bioethanol has shown environmental, economic and energetic advantages in comparison to bioethanol produced from sugar or starch. However, the pretreatment process for increasing the enzymatic accessibility and improving the digestibility of cellulose is hindered by many physical-chemical, structural and compositional factors, which make these materials difficult to be used as feedstocks for ethanol production. A wide range of pretreatment methods has been developed to alter or remove structural and compositional impediments to (enzymatic) hydrolysis over the last few decades; however, only a few of them can be used at commercial scale due to economic feasibility. This paper will give an overview of extrusion pretreatment for bioethanol production with a special focus on twin-screw extruders. An economic assessment of this pretreatment is also discussed to determine its feasibility for future industrial cellulosic ethanol plant designs.

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.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,279 · 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