Influence of steam pretreatment severity on post‐treatments used to enhance the enzymatic hydrolysis of pretreated softwoods at low enzyme loadings
Notice bibliographique
Résumé
It is recognized that some form of post-treatment will usually be required if reasonable hydrolysis yields (>60%) of steam pretreated softwood are to be achieved when using low enzyme loadings (5 FPU/g cellulose). In the work reported here we modified/removed lignin from steam pretreated softwood while investigating the influence that the severity of pretreatment might have on the effectiveness of subsequent post-treatments. Although treatment at a lower severity could provide better overall hemicellulose recovery, post-treatment was not as effective on the cellulosic component. Pretreatment at medium severity resulted in the best compromise, providing reasonable recovery of the water soluble hemicellulose sugars and the use of post-treatment conditions that significantly increased the enzymatic hydrolysis of the water insoluble cellulosic component. Post-treatment with alkaline hydrogen peroxide or neutral sulfonation resulted in 62% cellulose hydrolysis at an enzyme loading of 5 FPU/g cellulose, which was four times greater than was obtained when the cellulosic fraction was not post-treated. When the enzyme loading was increased to 15 FPU/g cellulose, the post-treated cellulosic fraction was almost completely hydrolyzed to glucose. Despite the higher lignin content (44%) of the sulfonated substrate, similar hydrolysis yields to those achieved after alkaline peroxide post-treatment (14% lignin content) indicated that, in addition to lignin removal, lignin modification also plays an important role in influencing the effectiveness of hydrolysis when low enzyme loadings are used.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».