Liquefaction of bamboo biomass and production of three fractions containing aromatic compounds
Notice bibliographique
Résumé
Depolymerization of lignin to produce value-added aromatic monomers has attracted increasing attention since these monomers can be used as phenol replacement in production of phenolic resins. Here a one-pot depolymerization of bamboo lignin was investigated to obtain aromatic platforms with low molecular weight using acidic catalyst and ethanol. Three fractions (1#, 2#, and 3#) containing different molecular weight distributions of aromatic compounds could be efficiently extracted using water-organic solvent system via a stepwise fractionation process by gradual removal of solvent. The fractions distribution was found to be primarily dependent on the reaction temperature and time. When the temperature was increased from 160 °C to 200 °C, the yield of fractions containing aromatic products increased significantly from 19.1 wt% to 27 wt%, the same change trend was found by changing the time, and the yield of aromatic products increased from 22.4% to 26.7% with an increase of time from 10 min to 30 min. The bioproducts were characterized by using gas chromatography/mass spectrometry (GC–MS), gel permeation chromatography (GPC) and two-dimensional heteronuclear single-quantum coherence (2D HSQC NMR). As evidenced by GC–MS spectra, the three fractions were mainly comprised of phenolic derivatives, and the relative contents of phenolic compounds took up about 80% of the total area of each fraction. With the similar physiochemical properties of the fractions, aromatic platforms could provide a new paradigm of bamboo lignin utilization for renewable energy and value-added biochemicals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».