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Enregistrement W3182504257 · doi:10.1007/s10570-021-04061-9

Valorization of decationized newsprint to levulinic acid

2021· article· en· W3182504257 sur OpenAlexafffund
Emmanuel Nzediegwu, Guillermo Portillo‐Perez, Marie‐Josée Dumont

Notice bibliographique

RevueCellulose · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis for Biomass Conversion
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLevulinic acidSoftwoodNewsprintHardwoodPulp and paper industryHydrolysisRaw materialChemistryYield (engineering)Biomass (ecology)Acid hydrolysisOrganic chemistryHydroxymethylfurfuralMaterials scienceBotanyCatalysisComposite materialAgronomyFurfuralCelluloseEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As of today, most chemical products are fossil-based. The environmental concerns of fossil resources due to their constant misuse have led to the exploration of bio-based alternatives. Biomass comprising industrial and municipal wastes, agricultural residues, forest residues, and natural herbaceous plants can favorably replace fossil fuel to produce chemicals. In this study, softwood and hardwood pulps were used to synthesize levulinic acid. Prior to a dilute acid hydrolysis step, the wood pulps were decationized overnight with 0.2 M HCl. The effects of the major reaction conditions including reaction temperature, time, and HCl concentration on the yield of levulinic acid was studied via a central composite design. Levulinic acid yields from softwood and hardwood pulps reached 50.30 and 68.85 mol%, respectively, at optimum reaction conditions. When newsprints were tested using the optimized parameters for softwood and hardwood conversion, levulinic acid yields of 66.25 and 79.65 mol% were obtained, respectively. A kinetic model was developed to predict the yields of glucose, hydroxymethylfurfural, and levulinic acid from the HCl-pretreated newsprint. The analysis of the kinetic parameters and the results of the response surface methodology experiments provided optimized conditions for levulinic acid production.

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 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,394

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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