Comparative sugar recovery and fermentation data following pretreatment of poplar wood by leading technologies
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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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».