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Enregistrement W3170896120 · doi:10.1186/s13068-021-01988-w

Organosolv pretreatment assisted by carbocation scavenger to mitigate surface barrier effect of lignin for improving biomass saccharification and utilization

2021· article· en· W3170896120 sur OpenAlexaff
Qiulu Chu, Wenyao Tong, Jianqiang Chen, Shufang Wu, Yongcan Jin, Jinguang Hu, Kai Song

Notice bibliographique

RevueBiotechnology for Biofuels · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOrganosolvLigninChemistryCelluloseHydrolysisEnzymatic hydrolysisOrganic chemistryAdsorptionHemicellulose

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Ethanol organosolv (EOS) pretreatment is one of the most efficient methods for boosting biomass saccharification as it can achieve an efficient fractionation of three major constituents in lignocellulose. However, lignin repolymerization often occurs in acid EOS pretreatment, which impairs subsequent enzymatic hydrolysis. This study investigated acid EOS pretreatment assisted by carbocation scavenger (2-naphthol, 2-naphthol-7-sulfonate, mannitol and syringic acid) to improve biomass fractionation, coproduction of fermentable sugars and lignin adsorbents. In addition, surface barrier effect of lignin on cellulose hydrolysis was isolated from unproductive binding effect of lignin, and the analyses of surface chemistry, surface morphology and surface area were carried out to reveal the lignin inhibition mitigating effect of various additives. Results Four different additives all helped mitigate lignin inhibition on cellulose hydrolysis in particular diminishing surface barrier effect, among which 2-naphthol-7-sulfonate showed the best performance in improving pretreatment efficacy, while mannitol and syringic acid could serve as novel green additives. Through the addition of 2-naphthol-7-sulfonate, selective lignin removal was increased up to 76%, while cellulose hydrolysis yield was improved by 85%. As a result, 35.78 kg cellulose and 16.63 kg hemicellulose from 100 kg poplar could be released and recovered as fermentable sugars, corresponding to a sugar yield of 78%. Moreover, 22.56 kg ethanol organosolv lignin and 17.53 kg enzymatic hydrolysis residue could be recovered as lignin adsorbents for textile dye removal, with the adsorption capacities of 45.87 and 103.09 mg g−1, respectively. Conclusions Results in this work indicated proper additives could give rise to the form of less repolymerized surface lignin, which would decrease the unproductive binding of cellulase enzymes to surface lignin. Besides, the supplementation of additives (NS, MT and SA) resulted in a simultaneously increased surface area and decreased lignin coverage. All these factors contributed to the diminished surface barrier effect of lignin, thereby improving the ease of enzymatic hydrolysis of cellulose. The biorefinery process based on acidic EOS pretreatment assisted by carbocation scavenger was proved to enable the coproduction of fermentable sugars and lignin adsorbents, allowing the holistic utilization of lignocellulosic biomass for a sustainable biorefinery. Graphic abstract

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 seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations65
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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