Agricultural byproducts-based biosorbents for purification of bioalcohols: a review
Notice bibliographique
Résumé
For the purification of alcohols derived from microbial fermentations, extensive processing is required. Adsorption is described as one of the most cost-effective and efficient techniques for the separation of water and purification of alcohols. Biobased sorbents (called biosorbents) are advantageous for dehydration of alcohols as they can be developed from cost-effective feedstocks such as waste agricultural biomass or byproducts, have adsorption capacities at par with chemical adsorbents, and can be safely disposed. Alternatively, the spent adsorbents can be reused for fuel or energy production. Agricultural byproducts are low cost and abundantly available materials containing cellulose, hemicellulose, proteins, and lignin as their constituents. Biosorbents have the capability to adsorb water by the polar interaction of their hydroxyl, carboxyl, carbonyl, and amine groups with water molecules. The pore size distribution and thermal stability of biosorbents are also industrially relevant features. They are a promising option to be used in industries for dehydration of alcohols. This paper reviews adsorptive purification of bioalcohols with a focus on using biosorbents, and describes their structure, global availability, water adsorption mechanism, and the use of biosorbents in liquid phase and vapor phase adsorption systems for the purification of ethanol, butanol, and other higher alcohols.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».