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Enregistrement W2595231848 · doi:10.15376/biores.12.2.2609-2617

Dilute Sulfuric Acid Hydrolysis of Pennisetum (sp.) Hemicellulose

2017· article· en· W2595231848 sur OpenAlexaff
Zhongjian Tian, Jiachuan Chen, Xingxiang Ji, Qiang Wang, Guihua Yang, Pedram Fatehi

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemicelluloseXyloseSulfuric acidHydrolysisHydrolysateChemistryPennisetumAcid hydrolysisFourier transform infrared spectroscopyXylanYield (engineering)Extraction (chemistry)Nuclear chemistryMaterials scienceChromatographyOrganic chemistryChemical engineeringBotanyFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dilute sulfuric acid hydrolysis of Pennisetum (sp.) hemicellulose was investigated in this work. The hemicellulose was obtained by ethanol precipitation of hydrolysate produced via the microwave-assisted H2O2-NaOH extraction from the Pennisetum (sp.). Acid hydrolysis was performed by varying the process parameters, including the sulfuric acid concentration, hydrolysis temperature, solid to liquor ratio, and the reaction time. The xylose yield was selected as the target of process optimization and the orthogonal experiment of L9 (34) was designed to optimize the process conditions. The highest xylose yield of 86.5% could be obtained under the conditions of an acid concentration of 1%, the hydrolysis temperature of 105 °C, a solid to liquor ratio of 1:15, and a reaction time of 4 h. Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) analysis confirmed that most of the hemicellulose had been depolymerized into xylose.

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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,424

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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