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Enregistrement W2017735406 · doi:10.1002/cjce.21746

Influence of pretreatment conditions on composition of liquid hydrolysate and subsequent enzymatic saccharification of remaining solids

2012· article· en· W2017735406 sur OpenAlexaffvenueabout
Ravi Dhabhai, Satyendra P. Chaurasia, Ajay K. Dalai

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrolysateXyloseChemistryHydrolysisFurfuralDry matterEnzymatic hydrolysisYield (engineering)Biomass (ecology)Acetic acidSugarFood scienceChromatographyBiochemistryFermentationAnimal scienceAgronomyCatalysisMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the present work, the effect of dilute acid pretreatment was studied on the composition of liquid hydrolysate obtained after pretreatment by employing different combinations of process variables (temperature, time and acid concentration). The effect of pretreatment was also studied on subsequent enzymatic saccharification of remaining solids to obtain maximum yield of sugars. The efficiency of pretreatment was measured in terms of high‐xylose and low‐glucose yields, which was found most suitable at pretreatment conditions of 120°C, 120 min and 2% (v/v) acid concentration. With increased severity of pretreatment, xylose yield decreased with concomitant increase in glucose yield. The decrease in xylose yield was attributed to conversion into degradation products such as 5‐hydroxylmethyl furfural (HMF) and acetic acid. The percentage of enzymatic saccharification increased with increased pretreatment severity. Saccharification of biomass pretreated at 180°C, 7 min and 0.5% (v/v) acid concentration produced the maximum glucose yield of saccharification of 352 g/kg dry matter, compared to just 97 g glucose/kg dry matter in the case of untreated biomass. The same pretreatment conditions resulted in maximum total sugar yield of pretreatment and saccharification of 459 g/kg dry matter, which was more than 67% of the total potential sugars in biomass. © 2012 Canadian Society for Chemical Engineering

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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'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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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