Electroporation as an Optimizing Step in the Drying of Green Biomass
Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given. The replacement of exhaustive energy resources by renewable energy resources nowadays becomes an important field of work for our future energy supply. There are already some examples for the use of plants as a source of renewable energy, e.g. ethanol made from sugar cane and sugar beets to power spark ignited engines or rape seed oil for diesel engines. Moreover, new processes like the BIOLIQ-process enable the adaptation of fuel to the needs of the engines or to synthesize raw substances for the production of polymers. For the BIOLIQ-process dry biomass is required. Hence, the amount of raw material can be increased by drying of green biomass, e.g. whole maize plants (Zea metis). During the last few years the electroporation of plant cells became an interesting new method for an energy efficient denaturisation of plant cells. During the electroporation process high-voltage pulses are applied to the plant cells. The electric field set up across the cell membranes causes the formation of pores. Examples are the electric treatment of apples to increase the yield of juice, or the electroporation of cossettes of sugar beets in order to save energy compared to the conventional thermal process. For the mentioned applications of electroporation the plant material is immersed in water in order to guarantee a good contact to the electrodes. But for a drying process it is essential to omit the use of additional water. Hence, it has been tested in laboratory scale experiments, to use the water inside the plants only: slices of plant material are pressed before the electroporation, until the space between the plant material and the electrodes is filled with juice. After a second pressing step, the plant material is dried in an oven. The energy required for the electroporation and the drying process has been evaluated and compared to the energy required for the drying process without electroporation. A clear advantage in energy saving for the drying proc
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».