Evaluation of Different Pretreatment Processes of Lignocellulosic Biomass for Enhanced Biomethane Production
Notice bibliographique
Résumé
Lignocellulosic biomass is the most abundant source of organic materials available, yet it remains highly underutilized as a source of renewable energy products. The complex and rigid properties of lignocellulosic materials make the biomass difficult to digest, and thus it does not offer a significant energy yield once digested through anaerobic digestion (AD). Several pretreatment methods have been developed over the past years to improve the digestibility of lignocellulosic biomass and enhance its energy yield potential. This Review examines the latest technologies and methods used in the pretreatment of lignocellulosic biomass for more efficient AD and energy yield in the form of methane gas. Such pretreatment processes include mechanical, irradiation, thermal, chemical, biological, and combined pretreatment. A comparison between the different types of available pretreatment methods shows that the different methods have been successful in achieving an improvement in the methane yield from lignocellulosic substrates on a laboratory scale. There is a clear variation in the energy requirements, reaction times, and methane improvement for each method. However, more research is necessary to assess the applicability and feasibility of such methods on full-scale facilities. In addition, the optimum choice of a pretreatment process will remain highly dependent on the substrate type and economic feasibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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.
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 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 ».