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Enregistrement W2272042258 · doi:10.1016/j.proche.2015.12.086

The Potential of Energy Efficiency on Recycle Paper Bioprocess

2015· article· en· W2272042258 sur OpenAlexaboutno aff
Rina Masriani, Taufan Hidayat, Nina Elyani, Hendro Risdianto, Zeily Nurachman

Notice bibliographique

RevueProcedia Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCellulasePapermakingPulp and paper industryCellulosePulp (tooth)ChemistryFiberChemical engineeringFourier transform infrared spectroscopyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing use of recycled paper by the paper industry to support the Green Industry in the Indonesian Pulp and Paper Industry. But technically, there are some disadvantages of recycled fiber usage such as low drainage rate in which boosted the high energy consumption on drying process. As already known, the drying process consumes the highest energy in papermaking. To overcome this problem, the research using the concentrate of endoglucanase Egl-II has done. The steps of research included production of endoglucanase Egl-II; concentration by ultrafiltration method, modification of recycled paper fibers using endoglucanase Egl-II; characterization of paper sheet; and evaluation of energy consumption in drying the sheet of paper. The results showed that endoglucanase Egl-II had increase drainage rate of recycled fiber stock, which indicate by the freeness number. The number had increased by 80 ml CSF (Canadian Standard Freeness) from 190 ml CSF to 270 ml CSF, and fiber retention increased by 0,63% from 99,31% to 99,94%. The dissolved cellobiose test results of recycled fiber stock by the enzyme treatment at low dosage showed that no degradation of cellulose, no change into soluble sugars. Characterization of sheet of paper that has been modified with endoglucanase Egl-II based FTIR spectra showed no change in functional group, SEM results showed on the fiber surface fibrils grow more, and the results of the XRD analysis showed area reduction of amorphous regions is about 6%. The potential for energy efficiency is calculated through thermodynamic approach is about 15%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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