Comparative sugar recovery and fermentation data following pretreatment of poplar wood by leading technologies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Through a Biomass Refining Consortium for Applied Fundamentals and Innovation among Auburn University, Dartmouth College, Michigan State University, the National Renewable Energy Laboratory, Purdue University, Texas A&M University, the University of British Columbia, and the University of California at Riverside, leading pretreatment technologies based on ammonia fiber expansion, aqueous ammonia recycle, dilute sulfuric acid, lime, neutral pH, and sulfur dioxide were applied to a single source of poplar wood, and the remaining solids from each technology were hydrolyzed to sugars using the same enzymes. Identical analytical methods and a consistent material balance methodology were employed to develop comparative performance data for each combination of pretreatment and enzymes. Overall, compared to data with corn stover employed previously, the results showed that poplar was more recalcitrant to conversion to sugars and that sugar yields from the combined operations of pretreatment and enzymatic hydrolysis varied more among pretreatments. However, application of more severe pretreatment conditions gave good yields from sulfur dioxide and lime, and a recombinant yeast strain fermented the mixed stream of glucose and xylose sugars released by enzymatic hydrolysis of water washed solids from all pretreatments to ethanol with similarly high yields. An Agricultural and Industrial Advisory Board followed progress and helped steer the research to meet scientific and commercial needs.
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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 | 0,000 | 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 découle