A Canadian Ethanol Feedstock Study to Benchmark the Relative Performance of Triticale: II. Grain Quality and Ethanol Production
Notice bibliographique
Résumé
Cereal grain ethanol production may need to supplement biomass ethanol production to meet the increasing long‐term demand for ethanol. A study was initiated to benchmark the relative performance of triticale ( × Triticosecale ssp.) to wheat ( Triticum aestivum L.) classes utilized for ethanol production. Ten cultivars: three triticale, two Canada prairie spring (CPS) wheat, three Canada western soft white spring (CWSWS) wheat, one Canada western red spring (CWRS) wheat, and one Canada western general purpose (CWGP) wheat cultivars were grown at 45 locations across Canada from 2006 to 2009. The locations were subgrouped by agroecological zone for western Canada, by province for Ontario and Quebec, and Charlottetown, PEI, for the Maritimes. The greatest grain yield was usually observed for Hoffman (red spring wheat) followed by triticale cultivars and CWSWS cultivars. Ethanol yield varied by region as a reflection of grain yield, and differences among cultivars generally were: triticale (excluding Tyndal) = Hoffman = CWSWS > CPS > CWRS. Ethanol concentration was least for Tyndal triticale and AC Superb CWRS. Stability assessments indicated that Pronghorn and AC Ultima triticales and Bhishaj CWSWS wheat provide consistent and high ethanol yields. The other CWSWS cultivars, AC Sadash and AC Andrew, had similarly high ethanol yields but were variable, indicating that utilization outside the Parkland and Western Prairies agroecological zones could pose greater risk for ethanol plants over Pronghorn and AC Ultima. Ethanol fermentation plants could therefore increase efficiency by replacing CPS wheat feedstocks with select triticales and potentially improve the consistency of production by using select triticales in regions where CWSWS wheats are less stable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».