Application of 1D and 2D MFR reactor technology for the isolation of insecticidal and anti-microbial properties from pyrolysis bio-oils
Notice bibliographique
Résumé
Valuable chemicals can be separated from agricultural residues by chemical or thermochemical processes. The application of pyrolysis has already been demonstrated as an efficient means to produce a liquid with a high concentration of desired product. The objective of this study was to apply an insect and microorganism bioassay-guided approach to separate and isolate pesticidal compounds from bio-oil produced through biomass pyrolysis. Tobacco leaf (Nicotianata bacum), tomato plant (Solanum lycopersicum), and spent coffee (Coffea arabica) grounds were pyrolyzed at 10°C/min from ambient to 565°C using the mechanically fluidized reactor (MFR). With one-dimensional (1D) MFR pyrolysis, the composition of the product vapors varied as the reactor temperature was raised allowing for the selection of the temperature range that corresponds to vapors with a high concentration of pesticidal properties. Further product separation was performed in a fractional condensation train, or 2D MFR pyrolysis, thus allowing for the separation of vapor components according to their condensation temperature. The 300–400°C tobacco and tomato bio-oil cuts from the 1D MFR showed the highest insecticidal and anti-microbial activity compared to the other bio-oil cuts. The 300–350 and 350–400°C bio-oil cuts produced by 2D MFR had the highest insecticidal activity when the bio-oil was collected from the 210°C condenser. The tobacco and tomato bio-oil had similar insecticidal activity (LC50 of 2.1 and 2.2 mg/mL) when the bio-oil was collected in the 210°C condenser from the 300–350°C reactor temperature gases. The 2D MFR does concentrate the pesticidal products compared to the 1D MFR and thus can reduce the need for further separation steps such as solvent extraction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».