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Enregistrement W2037443150 · doi:10.1002/jctb.1939

Enzyme‐based approaches for pitch control in thermomechanical pulping of softwood and pitch removal in process water

2008· article· en· W2037443150 sur OpenAlexafffund
Etienne Dubé, François Shareck, Yves Hurtubise, Marc Beauregard, Claude Daneault

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEnzyme-mediated dye degradation
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésPulp (tooth)Pulp and paper industrySoftwoodLaccaseLipaseChemistryMaterials scienceComposite materialOrganic chemistryEnzymeDentistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: In the pulp and paper manufacturing process, pitch colloidal particles have a tendency to agglomerate and deposit on pulp fibres and equipments. They reduce the efficiency of the washer, increase the dirt count and bleach chemical consumption, reduce pulp brightness thus leading to paper defects. Triglycerides are considered to be the most problematic compounds during the manufacturing of mechanical and acidic sulfite pulps from various softwood species. RESULTS: Using enzyme‐based approaches, a pitch control method was developed for use with thermomechanical pulping of softwood and for pitch removal from process water. Results showed that with combination of a novel biodegradable surfactant and a lipase resin acids, sterols and triglyceride groups were reduced by 48%, 32% and 78%, respectively, compared with untreated samples. Using laccase treatment of the process water the fatty and resin acids were reduced by 42% and the lignans by 60%. CONCLUSION: By combining the proposed pulp treatment with laccase decontamination of the process water, this new method offers an efficient alternative to control the various pitch‐associated problems. Copyright © 2008 Society of Chemical Industry

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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