Cellulose Aggregation under Hydrothermal Pretreatment Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Cellulose, the most abundant biopolymer on Earth, represents a resource for sustainable production of biofuels. Thermochemical treatments make lignocellulosic biomaterials more amenable to depolymerization by exposing cellulose microfibrils to enzymatic or chemical attacks. In such treatments, the solvent plays fundamental roles in biomass modification, but the molecular events underlying these changes are still poorly understood. Here, the 3D-RISM-KH molecular theory of solvation has been employed to analyze the role of water in cellulose aggregation under different thermodynamic conditions. The results show that, under ambient conditions, highly structured hydration shells around cellulose create repulsive forces that protect cellulose microfibrils from aggregating. Under hydrothermal pretreatment conditions, however, the hydration shells lose structure, and cellulose aggregation is favored. These effects are largely due to a decrease in cellulose-water interactions relative to those at ambient conditions, so that cellulose-cellulose attractive interactions become prevalent. Our results provide an explanation to the observed increase in the lateral size of cellulose crystallites when biomass is subject to pretreatments and deepen the current understanding of the mechanisms of biomass modification.
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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 ».