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Enregistrement W2741724823 · doi:10.1002/cssc.201701317

Chemical Pulping Advantages of Zip‐lignin Hybrid Poplar

2017· article· en· W2741724823 sur OpenAlexaff
Shengfei Zhou, Troy Runge, Steven D. Karlen, John Ralph, Eliana Gonzales‐Vigil, Shawn D. Mansfield

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGreat Lakes Bioenergy Research CenterOffice of ScienceWisconsin Alumni Research FoundationU.S. Department of AgricultureU.S. Department of Energy
Mots-clésLigninPulp and paper industryChemistryBiomass (ecology)Biochemical engineeringOrganic chemistryEngineeringBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid poplar genetically engineered to possess chemically labile ester linkages in its lignin backbone (zip-lignin hybrid poplar) was examined to determine if the strategic lignin modifications would enhance chemical pulping efficiencies. Kraft pulping of zip-lignin and wild-type hybrid poplar was performed in lab-scale reactors under conditions of varying severity by altering time, temperature and chemical charge. The resulting pulps were analyzed for yield, residual lignin content, and cellulose DP (degree of polymerization), as well as changes in carbohydrates and lignin structure. Statistical models of pulping were created, and the pulp bleaching and physical properties evaluated. Under identical cooking conditions, compared to wild-type, the zip-lignin hybrid poplar showed extended delignification, confirming the zip-lignin effect. Additionally, yield and carbohydrate content of the ensuing pulps were slightly elevated, as was the cellulose DP for zip-lignin poplar pulp, although differences in residual lignin between zip-lignin and wild-type poplar were not detected. Statistical prediction models facilitated comparisons between pulping conditions that resulted in identical delignification, with the zip-lignin poplar needing milder cooking conditions and resulting in higher pulp yield (up to 1.41 % gain). Bleaching and physical properties were subsequently equivalent between the samples with slight chemical savings realized in the zip-lignin samples due to the enhanced delignification.

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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,820

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations56
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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