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Enregistrement W2943240966 · doi:10.3390/en12091703

Sugarcane Bagasse Hydrolysis Enhancement by Microwave-Assisted Sulfolane Pretreatment

2019· article· en· W2943240966 sur OpenAlexfundno aff
Patricia Portero Barahona, Enrique Javier Carvajal Barriga, Jesús Martín‐Gil, Pablo Martín‐Ramos

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPontificia Universidad Católica del EcuadorCNIB
Mots-clésSulfolaneBagasseBioconversionChemistryHydrolysisYield (engineering)LigninBiofuelEnzymatic hydrolysisNuclear chemistryPulp and paper industrySolventOrganic chemistryBiotechnologyMaterials scienceFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sugarcane bagasse is the major by-product of the sugarcane industry and, due to its abundant availability, it has been extensively studied for lignocellulosic bioconversion in the production of bioethanol and other value-added commercial products. In the study presented herein, a combined pretreatment using sulfolane, TiO2 and alkali microwave irradiation (MW-A) was assessed for the dissolution of lignin prior to enzymatic saccharification of holocellulose. Total reducing sugars (TRS) and saccharinic acid yields were investigated. The increase in NaOH concentration up to 5% and in temperature from 120 °C to 140 °C were found to have a positive influence on both yields. While increasing the reaction time from 5 to 60 min only led to an increase in TRS yield <2%, a reaction time of 30 min almost doubled the saccharinic acids production. TRS yields and saccharinic acid production were approximately 5% and 33% higher when the sulfolane-TiO2 reaction medium was used, as compared to MW-A in water, reaching up to 64.8% and 15.24 g/L of saccharinic acids, respectively. The proposed MW-A pretreatment may hold promise for industrial applications, given the good TRS yields obtained, and the associated enzyme and time/energy savings. The use of sulfolane-TiO2 reaction medium is encouraged if saccharinic acids are to be recovered too.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 GPT0,177
Écart entre enseignants0,173 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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