Acid‐catalyzed steam pretreatment of lodgepole pine and subsequent enzymatic hydrolysis and fermentation to ethanol
Notice bibliographique
Résumé
Utilization of ethanol produced from biomass has the potential to offset the use of gasoline and reduce CO(2) emissions. This could reduce the effects of global warming, one of which is the current outbreak of epidemic proportions of the mountain pine beetle (MPB) in British Columbia (BC), Canada. The result of this is increasing volumes of dead lodgepole pine with increasingly limited commercial uses. Bioconversion of lodgepole pine to ethanol using SO(2)-catalyzed steam explosion was investigated. The optimum pretreatment condition for this feedstock was determined to be 200 degrees C, 5 min, and 4% SO(2) (w/w). Simultaneous saccharification and fermentation (SSF) of this material provided an overall ethanol yield of 77% of the theoretical yield from raw material based on starting glucan, mannan, and galactan, which corresponds to 244 g ethanol/kg raw material within 30 h. Three conditions representing low (L), medium (M), and high (H) severity were also applied to healthy lodgepole pine. Although the M severity conditions of 200 degrees C, 5 min, and 4% SO(2) were sufficiently robust to pretreat healthy wood, the substrate produced from beetle-killed (BK) wood provided consistently higher ethanol yields after SSF than the other substrates tested. BK lodgepole pine appears to be an excellent candidate for efficient and productive bioconversion to ethanol.
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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 | 0,000 | 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 ».