Efficient dehydration and recovery of ionic liquid after lignocellulosic processing using pervaporation
Notice bibliographique
Résumé
Biomass pretreatment using certain ionic liquids (ILs) is very efficient, generally producing a substrate that is amenable to saccharification with fermentable sugar yields approaching theoretical limits. Although promising, several challenges must be addressed before an IL pretreatment technology can become commercially viable. One of the most significant challenges is the affordable and scalable recovery and recycle of the IL itself. Pervaporation (PV) is a highly selective and scalable membrane separation process for quantitatively recovering volatile solutes or solvents directly from non-volatile solvents that could prove more versatile for IL dehydration. We evaluated a commercially available PV system for IL dehydration and recycling as part of an integrated IL pretreatment process using 1-ethyl-3-methylimidazolium acetate ([C 2 C 1 Im][OAc]) that has been proven to be very effective as a biomass pretreatment solvent. Separation factors as high as 1500 were observed. We demonstrate that >99.9 wt% [C 2 C 1 Im][OAc] can be recovered from aqueous solution (≤20 wt% IL) and recycled five times. A preliminary technoeconomic analysis validated the promising role of PV in improving overall biorefinery process economics, especially in the case where other IL recovery technologies might lead to significant losses. These findings establish the foundation for further development of PV as an effective method of recovering and recycling ILs using a commercially viable process technology.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».