MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3164264121 · doi:10.1002/9783527825028.ch12

Biomass Processing via Mechanochemical Means

2021· other· en· W3164264121 sur OpenAlexaff
Georgios Margoutidis, Francesca M. Kerton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanochemistryCelluloseBall millChitinDepolymerizationExtrusionChemical engineeringBiomass (ecology)Materials sciencePulp and paper industryLigninYield (engineering)BiofuelOrganic chemistryChemistryChitosanWaste managementComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanochemistry can be performed on a wide range of biomass feedstocks using mixer/shaker mills, planetary mills, or extrusion devices. Using a mechanochemical approach to transform renewable feedstocks can lead to significant reductions in solvent and energy use. A brief description of how mechanochemistry works on a molecular level is provided, and further details on a typical mixer mill system are presented. In developing a mechanochemical process, chemical (e.g. type of reaction), technological (e.g. milling material), and process (e.g. frequency of milling) parameters must be taken into account and optimized on a case-by-case basis. Examples of where mechanochemistry has been successfully applied to depolymerization of cellulose, chitin, and lignin are described. Amorphization of chitin and cellulose through grinding can allow new chemistries to be accessed, which are not possible in the solution phase. Modification of cellulose to yield a thermoplastic and deacetylation of chitin to form chitosan has also been successful. Potentially bio-sourced small molecules, such as amino acids and nucleotides, have also been transformed under mechanochemical conditions including the solvent-free production of the sweetener aspartame. Mechanochemistry has been applied to a limited extent to biominerals. The varied range of chemistries and feedstocks that can be transformed through milling or extrusion will lead to continued research in this area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0240,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Cellulose Research StudiesTravaux en français237 207