Ultrafiltration for hemicelluloses recovery and purification from thermomechanical pulp mill process waters
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Process waters of thermomechanical pulp (TMP) mills contain a large quantity of lignocellulosic materials that end up in the wastewater for biological treatment. The recovery of hemicellulose and lignin from these process water as value-added chemicals is beneficial for TMP mills because it reduces the organic loading to the wastewater treatment facility. The performance of three hydrophilic ultrafiltration (UF) membranes made of regenerated cellulose with different molecular weight cut-offs (5, 10, and 30 kDa) for hemicelluloses recovery and purification was evaluated in a laboratory-scale dead-end stirred cell filtration unit. The results of this study showed that 5 and 10 kDa membranes gave much better recovery and purity for hemicelluloses than 30 kDa membranes. The recovery of the hemicelluloses was above 95% for 5 kDa and around 89% for 10 kDa, with hemicellulose purity of approximately 75% and 80%, respectively. Cut-offs of 5 and 10 kDa seem to be operationally feasible for the separation of hemicelluloses, while 30 kDa cut-off membrane was unsuitable for hemicellulose recovery. An optimal cut-off of 10 kDa membrane gave the highest purity of hemicelluloses (80%).
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».