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Enregistrement W2029804799 · doi:10.1002/ep.10242

Bioethanol from agricultural waste residues

2007· article· en· W2029804799 sur OpenAlexaffabout
Pascale Champagne

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Progress · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaw materialCellulosic ethanolBiofuelWaste managementBiomass (ecology)Pulp and paper industryEthanol fuelRenewable resourceManureEnvironmental scienceCelluloseRenewable energyChemistryAgronomyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Under the Kyoto Protocol, the Government of Canada has committed to reducing its greenhouse gas emissions by 6% from 1990 levels between 2008 and 2012. Ethanol‐blended gasolines have the potential to contribute significantly to these emission reductions. Ethanol is derived from biologically renewable resources and can be employed to replace octane enhancers and aromatic hydrocarbons or oxygenates. To date, the ethanol production industry in Canada is comprised mainly of small‐scale plants producing ethanol primarily from agricultural crops as feedstock. Research interests in the area of bioethanol production from organic waste materials emerged in the late 1980. Significant advances in lignocellulosic material extraction and enzymatic hydrolysis have been reported in the last decade, however, continued research efforts are essential for the development of technically feasible and economically viable large‐scale enzyme‐based biomass‐to‐ethanol conversion processes. This research aims to develop and test an enzyme‐based biomass‐to‐ethanol conversion process, which employs organic waste materials, such as livestock manures, as alternative sources of cellulosic material feedstock. The source of the livestock manure, manure management practices and cellulose extraction procedures have a significant impact on the quantity and quality of the cellulosic materials derived. As such, raw feedstock materials must be carefully characterized to assess the impact of these factors on the yield of bioethanol and residual end products. The success of cellulose‐to‐ethanol conversion processes for cellulose extracted from these waste materials as feedstock is generally a function of cellulose fiber pretreatment, enzyme selection and operating conditions. These will differ depending on the source of the waste material feedstock. The long‐term benefits of this research will be to introduce a sustainable solid waste management strategy for a number of livestock manure and other lignocellulosic waste materials; contribute to the mitigation in greenhouse gases through sustained carbon and nutrient recycling; reduce the potential for water, air, and soil contamination associated with land disposal of organic waste materials; and to broaden the feedstock source of raw materials for the ethanol production industry. © 2007 American Institute of Chemical Engineers Environ Prog, 2008

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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, 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

Citations43
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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