MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3198413643 · doi:10.1016/j.cep.2021.108614

One flow through hydrolysis and hydrogenation of semi-industrial xylan from birch (betula pendula) in a continuous reactor—Kinetics and modelling

2021· article· en· W3198413643 sur OpenAlexaff
Xiaojia Lu, Paula Junghans, Stephanie Weckesser, Johan Wärnå, Gerd Hilpmann, Rüdiger Lange, Heather L. Trajano, Kari Eränen, Lionel Estel, Sébastien Leveneur, Henrik Grénman

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering and Processing - Process Intensification · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis for Biomass Conversion
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrolysisChemistryXylitolXyloseXylanCatalysisBiorefineryMonosaccharideChemical reaction engineeringOrganic chemistryYield (engineering)Chemical engineeringChromatographyFermentationMaterials scienceRaw material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Xylan obtained from birch (betula pendula) by a novel semi-industrial scale aqueous based method was used for studying the hydrolysis and consecutive hydrolysis-hydrogenation processes in continuous reactors. Dowex 50WX2-100 was chosen as the hydrolysis catalyst based on the results of catalyst screening performed previously in batch reactor. It was also observed to perform well in continuous reactor converting xylan to xylose in high yield under the studied reaction conditions. The influence of several reaction parameters were investigated for optimization. Similar experimental conditions used in the hydrolysis were then applied for studying one flow through hydrolysis and hydrogenation of the semi-industrial xylan. A consecutive catalyst bed consisting of ruthenium on carbon was introduced into the continuous reactor downstream from the hydrolysis bed to hydrogenate monosaccharides to xylitol. Hydrogen was co-fed into the reactor with the xylan solution. Reaction parameters, including temperature, residence time and hydrogen pressure, were varied to maximize the xylitol yield. The developed continuous process was demonstrated to be highly selective and efficient for the valorization of the semi-industrial xylan by yielding over 90% xylitol under optimal experimental conditions. It was noticed, that co-feeding hydrogenation decreased the degradation of monosaccharides during hydrolysis, thus improving the selectivity towards the target product and enabling remarkable process intensification. Moreover, mathematical modelling was performed for the hydrolysis and one flow through hydrolysis and hydrogenation processes. The models take into account the consecutive reaction pathways and the influence of the experimental conditions. Good fits of the model to the experimental data were obtained. The conversion of this novel, well characterized wood-based xylan to produce xylose or xylitol in continuous reactors has not been studied previously. The current work contributes significantly to understanding the processing of real feedstock in one flow through employing consecutive reactions and provides necessary data for process intensification.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemical Engineering and Processing - Process IntensificationMême sujetCatalysis for Biomass ConversionTravaux en français237 207