Pretreatment of Eastern White Pine (<i>Pinus strobes</i> L.) for Enzymatic Hydrolysis and Ethanol Production by Organic Electrolyte Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Organic electrolyte solution (OES), composed of room temperature ionic liquids (RTILs) and polar organic solvent, was applied during the pretreatment of eastern white pine (EWP), one of the most recalcitrant woody biomass. The influence of various crucial parameters that govern the dissolution and further pretreatment process were examined. A gradual reduction of the crystallinity of cellulose I, fragmentation and fibrillation, as well as lignin redistribution occurred with an increase of χ [AMIM]Cl (molar portion of [AMIM]Cl) from 0.1 to 0.9; whereas the content of the cellulose, acid insoluble lignin as well as hemicellulose composition did not change. The efficiency of glucose released from EWP through rapid enzymatic hydrolysis (24 h hydrolysis yield) and the final hydrolysis yield (120 h hydrolysis yield) were improved remarkably by up to 460% and 500% after OES pretreatment. No negative effect of OES pretreatment on downstream ethanol fermentation was observed, and the highest ethanol productivity was 11.04 g ethanol/100 g EWP (when χ [AMIM]Cl = 0.9).
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».