Wheat straw biomass: A resource for high-value chemicals
Notice bibliographique
Résumé
Two methods are proposed for increasing the commercial value of wheat straw based on its chemical constituents. The first method involves the determination and extraction of the major organic components of wheat straw, and the second involves those found and extracted in the aqueous and viscous biooils derived from the straw by fast pyrolysis. We used pyrolysis-field ionization mass spectrometry to identify the fine chemicals, which have high commercial values. The most abundant organic compounds in the wheat straw and biooil used as precursors for green chemicals are N-heterocycles (16 to 29% of the Total Ion Intensities, TII) and fatty acids (19 to 26% of TIIs), followed by phenols and lignins (12 to 23% of TIIs). Other important precursors were carbohydrates and amino acids (1 to 8% TIIs), n-alkyl benzenes (3 to 5% of TIIs), and diols (4 to 9% TIIs). Steroids and flavonoids represented 1 to 5% of TIIs in the three materials. Examples of valuable chemical compounds that can be extracted from the wheat straw and biooils are m/z 256, 270, 278, 280, 282 and 284, which are the n-C16 and n-C17 fatty acids respectively, and the C18:3, C18:2 and C18:1 unsaturated fatty acids. In particular, the C18:2 (linoleic acid) is present at a concentration of 1.7% of TIIs. Pyrazole, pyrazine, pyridine, indoles, quinolines, carbazoles, and their identified derivatives are found in relatively high concentrations (1 to 8% of TIIs). Other useful compounds are sterols such as m/z 412 (stigmasterol), m/z 414 (β-sitosterol), and steroids such m/z 394 (stigmastatriene), m/z 398 (stigmastene) and m/z 410 (stigmastadienone). Relative to the wheat straw, the relative concentration of all flavonoids such as m/z 222 (flavone) and m/z 224 (flavonone) doubled in the biooils. The conversion of wheat straw by fast pyrolysis, followed by chemical characterization with mass spectrometry, and extraction of fine chemicals, opens up new possibilities for increasing the monetary value of crop residues.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».