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Enregistrement W3206127131 · doi:10.1016/j.biortech.2021.126100

Current breakthroughs in the hardwood biorefineries: Hydrothermal processing for the co-production of xylooligosaccharides and bioethanol

2021· review· en· W3206127131 sur OpenAlexaff
Pablo G. del Río, Beatriz Gullón, Jie Wu, Jack Saddler, Gil Garrote, Aloia Romaní

Notice bibliographique

RevueBioresource Technology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiorefineryBiofuelPulp and paper industryRaw materialCelluloseRenewable energyBioenergyHardwoodEnzymatic hydrolysisChemistryCellulosic ethanolLigninHydrothermal circulationWaste managementSugarEnvironmental scienceHydrolysisFood scienceChemical engineeringEngineeringBotanyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of lignocellulosic biorefineries requires a first stage of pretreatment which enables the efficient valorization of all fractions present in this renewable material. In this sense, this review aims to show the main advantages of hydrothermal treatment as a first step of a biorefinery infrastructure using hardwood as raw material, as well as, main drawback to overcome. Hydrothermal treatment of hardwood highlights for its high selectivity for hemicelluloses solubilization as xylooligosaccharides (XOS). Nevertheless, the suitable conditions for XOS production are inadequate to achieve an elevate cellulose to glucose conversion. Hence, several strategies namely the combination of hydrothermal treatment with delignification process, in situ modification of lignin and the mixture with another renewable resources (concretely, seaweeds, and by-products generated in the food industry with high sugar content) were pinpointed as promising alternative to increase the final ethanol concentration coupled with XOS recovery in the hydrolysate.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations57
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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