Torréfaction de la biomasse lignocellulosique dans les liquides ioniques: Analyse comparative par spectroscopies de surface
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Torrefaction is a thermal pretreatment used to improve the physicochemical properties of lignocellulosic biomass prior to its thermochemical conversion. In this study, aspen wood imbued with a hydrophilic ionic liquid (1‐ethyl‐3‐methyl imidazolium trifluoromethanesulfonate) was torrefied, and the properties of the solid product were compared to those from conventional dry torrefaction. The solid products were characterized using X‐ray photoelectron spectroscopy X (XPS), photoelectron energy loss spectroscopy (ESCALOSS), and X‐ray excited Auger electron spectroscopy X (XAES) in order to study the biomass surface modifications due to ionic‐liquid torrefaction in comparison to dry torrefaction. The results obtained show that ionic liquids led to lignin degradation while dry torrefaction mostly affected the carbon‐rich extractives. Lignin degradation was monitored using ESCALOSS and XAES techniques, which unveiled reduction in sp2 hybridized carbon forms. Finally, ionic‐liquid assisted torrefaction of the main biomass components, i.e., lignin, cellulose and hemicellulose, treated individually, showed a decrease in their O/C ratio in line with improved hydrophobicity and robustness against moisture uptake by the torrefied products. The diversity of trends revealed by our surface analysis study during the torrefaction of bare or ionic‐liquid‐impregnated wood, especially by means of ESCALOSS and XAES, requires the pursuit of research in order to describe more in‐depth the physicochemical processes involved during torrefaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».