How effective are traditional methods of compositional analysis in providing an accurate material balance for a range of softwood derived residues?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Forest residues represent an abundant and sustainable source of biomass which could be used as a biorefinery feedstock. Due to the heterogeneity of forest residues, such as hog fuel and bark, one of the expected challenges is to obtain an accurate material balance of these feedstocks. Current compositional analytical methods have been standardised for more homogenous feedstocks such as white wood and agricultural residues. The described work assessed the accuracy of existing and modified methods on a variety of forest residues both before and after a typical pretreatment process. RESULTS: When "traditional" pulp and paper methods were used, the total amount of material that could be quantified in each of the six softwood-derived residues ranged from 88% to 96%. It was apparent that the extractives present in the substrate were most influential in limiting the accuracy of a more representative material balance. This was particularly evident when trying to determine the lignin content, due to the incomplete removal of the extractives, even after a two stage water-ethanol extraction. Residual extractives likely precipitated with the acid insoluble lignin during analysis, contributing to an overestimation of the lignin content. Despite the minor dissolution of hemicellulosic sugars, extraction with mild alkali removed most of the extractives from the bark and improved the raw material mass closure to 95% in comparison to the 88% value obtained after water-ethanol extraction. After pretreatment, the extent of extractive removal and their reaction/precipitation with lignin was heavily dependent on the pretreatment conditions used. The selective removal of extractives and their quantification after a pretreatment proved to be even more challenging. Regardless of the amount of extractives that were originally present, the analytical methods could be refined to provide reproducible quantification of the carbohydrates present in both the starting material and after pretreatment. CONCLUSION: Despite the challenges resulting from the heterogeneity of the initial biomass substrates a reasonable summative mass closure could be obtained before and after steam pretreatment. However, method revision and optimisation was required, particularly the effective removal of extractives, to ensure that representative and reproducible values for the major lignin and carbohydrate components.
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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 | 0,021 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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 ».