Effect of initial moisture content and chip size on the bioconversion efficiency of softwood lignocellulosics
Notice bibliographique
Résumé
Previous optimization strategies for the bioconversion of lignocellulosics by steam explosion technologies have focused on the effects of temperature, pH, and treatment time, but have not accounted for changes in severity brought about by properties inherent in the starting feedstock. Consequently, this study evaluated the effects of chip properties, feedstock size (40-mesh, 1.5 x 1.5 cm, 5 x 5 cm), and moisture content (12% and 30%) on the overall bioconversion process, and more specifically on the efficacy of removal of recalcitrant lignin from the lignocellulosic substrates following steam explosion. Increasing chip size resulted in an improvement in the solids recovery, with concurrent increases in the water soluble, hemicellulose-derived sugar recovery (7.5%). This increased recovery is a result of a decrease in the "relative severity" of the pretreatment as chip size increases. Additionally, the decreased relative severity minimized the condensation of the recalcitrant residual lignin and therefore increased the efficacy of peroxide fractionation, where a 60% improvement in lignin removal was possible with chips of larger initial size. Similarly, increased initial moisture content reduced the relative severity of the pretreatment, generating improved solids and hemicellulose-derived carbohydrate recovery. Both increased chip size and higher initial moisture content results in a substrate that performs better during peroxide delignification, and consequently enzymatic hydrolysis. Furthermore, a post steam-explosion refining step increased hemicellulose-derived sugar recovery and was most effectively delignified (to as low as 6.5%). The refined substrate could be enzymatically hydrolyzed to very high levels (98%) and relatively fast rates (1.23 g/L/h).
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».