Deacetylation Processing of Waste Cigarette Butts for High-Titer Bioethanol Production toward a Clean Recycling Process
Notice bibliographique
Résumé
Proper disposal of large-quantity waste cigarette butts (WCBs) is of great importance for alleviating marine and land pollution, but it has been challenged by their complex compositions and toxic compounds contents. This work showed a technically feasible way to valorize WCBs through bioethanol production with high titers. Three deacetylation solvent systems, i.e., aqueous alkali, emerging alkali ethanol organosolv, and alkali deep eutectic solvent, were assessed for their abilities to produce high-purity and digestible cellulose. Results showed the acetyl groups content in WCBs after various deacetylation processes was significantly decreased from 46.65% to ∼4.66%, corresponding to the cellulose content increasing from 54.94% to ∼94.61%. It was proposed that the dual function of acetyl groups removal and cellulose deconstruction of these deacetylation solvent systems was responsible for enriching cellulose and enhancing its enzymatic accessibility, which allowed the subsequent facile simultaneous saccharification and fermentation (SSF) process to be operated at 20% (w/v) high solids loading. When the overall mass balance was traced during the deacetylation and SSF process based on 100 g of WCBs, a maximum bioethanol production of 25.4 g with a high titer of 76.5 g L –1 could be obtained. This work showed that a facile deacetylation process using alkaline solvent systems was promising for clean recycling of WCBs and also could provide useful technological information for valorizing other waste cellulose ester plastics.
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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) | 0,001 | 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 ».