Conversion of Lignocellulosic Biomass to Reducing Sugars in High Pressure and Supercritical Fluids: Greener Alternative for Biorefining of Renewables
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Supercritical fluids offer great potential to be employed in lignocellulosic biomass (LCB) fractionation in biorefinery. Supercritical carbon dioxide and water are greener alternatives compared with conventional reagents and have been investigated for the pretreatment and hydrolysis of lignocellulosic biomass. This review is focused on examining the fundamentals that govern the function of supercritical fluids in the pretreatment stage, as well as in the main hydrolysis reaction. Sub/supercritical carbon dioxide is used in pretreatment and sub/supercritical water has been the solvent of choice in hydrolysis of LCB. Significant research has gone into understanding the effect of process parameters such as temperature, pressure, cosolvent, and use of external catalyst on the sugar yield in biorefining of the LCB in supercritical fluids. It is shown that processes with reduced environmental impact and energy consumption can significantly enhance biorefining of LCB at commercial scale. Enzymatic hydrolysis of LCB in supercritical carbon dioxide is a promising approach that can accommodate mild reaction conditions. Developing an understanding of the performance of enzymes in high pressure systems and designing carriers for enzyme immobilization and further recycling is expected to enable one pot pretreatment and hydrolysis and is an important milestone in processing renewable resources for deriving biofuel and value‐added chemicals.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».