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Enregistrement W2898509389 · doi:10.1002/cjce.23373

Intrinsic dissolution kinetics and topochemistry of xylan, mannan, and lignin during auto‐hydrolysis of red maple wood meal

2018· article· en· W2898509389 sur OpenAlexvenueno aff
Rory Jara, Martin Lawoko, Adriaan van Heiningen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXylanCelluloseLigninSoftwoodHardwoodKineticsDissolutionChemistryMannanHydrolysisAqueous solutionChemical engineeringPolysaccharideOrganic chemistryMaterials scienceBotanyComposite materialBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High temperature aqueous treatment of wood is the preferred technology for deconstructing lignocellulosics. Many studies have been carried out on the kinetics and mechanism of hot‐water extraction. However, most were performed in batch or integral plug flow reactors, which are not optimal for measuring intrinsic dissolution kinetics of the lignocellulosic components. Therefore, we used a continuous mixed batch reactor (or Berty reactor) to determine the intrinsic dissolution kinetics of xylan, mannan, and lignin from milled hardwood (Acer rubrum) at three different temperatures (150, 160, and 170 °C) and four constant pH values: 2, 3, 4, and 5. During the initial phase of autohydrolysis (carbohydrate‐free), lignin and (lignin‐free) xylan dissolve starting at a high rate and then a slowly decreasing rate, respectively. This is followed by the dissolution of xylan‐lignin complexes and finally cellulose xylan complexes when cellulose has been significantly hydrolysed. The kinetics and molecular weight distribution of the removed wood polymers are used to describe the topochemistry of autohydrolysis based on recent knowledge of the ultrastructure of hardwood fibres.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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