Characterization of Canadian Lignocellulosic Biomass for Next Generation Biofuels- Butanol
Notice bibliographique
Résumé
The use of lignocellulosic biomass as a renewable energy source is becoming progressively essential to address the mitigation of global warming and promote the utilization of sustainable energy supply. Biomass is a complex heterogeneous mixture of key structural organic components such as cellulose, hemicellulose and lignin along with accessory organic and inorganic composites. The primary aspect in using biomass for fuel is to understand its basic composition and properties. The current study emphasizes on some commonly available forestry and herbaceous biomass in Canada such as pinewood, timothy grass and wheat straw for their usage towards next generation biofuels. The biomasses were investigated for physicochemical and biochemical characteristics through CHNS, ICP-MS, FTIR and Raman spectroscopy, TG/DTG, XRD and HPLC analyses. Cellulose, hemicellulose and lignin with other organic components were identified in the spectroscopic and chromatographic analyses. All the biomass samples demonstrated significant cellulose and hemicelluloses levels, whereas lignin content was high in pinewood. ICP-MS of ash samples revealed substantial quantity of alkali elements indicating their compatibility towards soil amendment for reclaiming acidic soils. A combination of physiochemical and biochemical characterization signifies pinewood as a suitable feedstock for thermochemical conversion, and timothy grass and wheat straw for biochemical conversion to biofuels, respectively.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».