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Enregistrement W1973316826 · doi:10.3390/ijms151018967

Extrusion Pretreatment of Lignocellulosic Biomass: A Review

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

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations200
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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