Valorizing Waste Lignocellulose-Based Furniture Boards by Phosphoric Acid and Hydrogen Peroxide (Php) Pretreatment for Bioethanol Production and High-Value Lignin Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Three typical waste furniture boards (fiberboard, chipboard, and blockboard) were pretreated with phosphoric acid and hydrogen peroxide (PHP). The fractionation process of these feedstocks was attempted in order to harvest the cellulose-rich fraction for enzymatic hydrolysis and bioethanol conversion; further, lignin recovery was also considered in this process. The results indicated that 78.9–91.2% of the cellulose was recovered in the cellulose-rich fraction. The decreased crystallinity, which promoted the water retention capacity and enzyme accessibility, contributed greatly to the excellent hydrolysis performance of the cellulose-rich fraction. Therefore, rather high cellulose–glucose conversions of 83.3–98.0% were achieved by hydrolyzing the pretreated furniture boards, which allowed for harvesting 208–241 g of glucose from 1.0 kg of feedstocks. Correspondingly, 8.1–10.4 g/L of ethanol were obtained after 120 h of simultaneous saccharification and fermentation. The harvested lignin exhibited abundant carboxyl –OH groups (0.61–0.67 mmol g−1). In addition, approximately 15–26 g of harvested oligosaccharides were integrated during PHP pretreatment. It was shown that PHP pretreatment is feasible for these highly recalcitrant biomass board materials, which can diversify the bioproducts used in the integrated biorefinery concept.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».