Second-generation bioethanol from industrial wood waste of South American species
Notice bibliographique
Résumé
There is a global interest in replacing fossil fuels with renewable sources of energy. The present review evaluates the significance of South-American wood industrial wastes for bioethanol production. Four countries have been chosen for this review, i.e., Argentina, Brazil, Chile, and Uruguay, based on their current or potential forestry industry. It should be noted that although Brazil has a global bioethanol market share of 25%, its production is mainly first-generation bioethanol from sugarcane. The situation in the other countries is even worse, in spite of the fact that they have regulatory frameworks in place already allowing the substitution of a percentage of gasoline by ethanol. Pines and eucalyptus are the usually forested plants in these countries, and their industrial wastes, as chips and sawdust, could serve as promising raw materials to produce second-generation bioethanol in the context of a forest biorefinery. The process to convert woody biomass involves three stages: pretreatment, enzymatic saccharification, and fermentation. The operational conditions of the pretreatment method used are generally defined according to the physical and chemical characteristics of the raw materials and subsequently determine the characteristics of the treated substrates. This article also reviews and discusses the available pretreatment technologies for eucalyptus and pines applicable to South-American industrial wood wastes, their enzymatic hydrolysis yields, and the feasibility of implementing such processes in the mentioned countries in the frame of a biorefinery.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».