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Enregistrement W3004296560 · doi:10.1016/j.biortech.2020.122942

The potential of fiber-depleted starch concentrate produced through air currents assisted particle separation of barley flour in bio-ethanol production

2020· article· en· W3004296560 sur OpenAlexafffund
Yeye Lu, Michael Chae, Thava Vasanthan, David C. Bressler

Notice bibliographique

RevueBioresource Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiorefiningHydrolysisStarchChemistryFermentationFood scienceEthanol fuelBiofuelMicronizationEnzymatic hydrolysisPulp and paper industryRaw materialParticle sizeBiochemistryBiotechnologyOrganic chemistryBiorefineryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Isolation of fiber concentrate enriched in β-glucan from barley flour via air currents assisted particle separation (ACAPS) generates an underutilized by-product stream, starch concentrate. Since barley starch concentrate (BSC) is depleted in soluble fibre, we examined the enzyme requirements for its hydrolysis and subsequent fermentation. Lower doses of a common raw starch hydrolyzing enzyme (STARGEN™ 002) effectively hydrolyzed BSC, achieving similar hydrolysis kinetics to the wheat benchmark. Hydrolysis of BSC did not require further enzyme supplementation, which is required for optimal wheat hydrolysis. This likely resulted from the smaller particle size of BSC relative to wheat feedstocks. Interestingly, simultaneous saccharification and fermentation of BSC using a 0.25X dose of STARGEN™ 002 alone enabled efficient ethanol production, though a requirement for phosphorus supplementation was identified. This study proposes a biorefining strategy that supports the generation of a value-added co-product, starch concentrate, while significantly reducing the enzyme requirements for bioethanol production.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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