Comparative Study on Quality of Fuel Pellets from Switchgrass Treated with Different White-Rot Fungi
Notice bibliographique
Résumé
Fungal pretreatment of switchgrass using Phanerochaete chrysosporium (PC), Trametes versicolor 52J (TV52J), and the Trametes versicolor mutant strain (m4D) under solid-state fermentation was conducted to improve its pellet quality. For all three fungal strains, the fermentation temperature had a significant effect (p < 0.05) on pellet unit density and tensile strength. The p-values of the quadratic models for all the response variables showed highly significant regression models (p < 0.01) except for dimensional stability. In addition, 3.1-fold and 2.8-fold increase in pellet tensile strength were obtained from P. chrysosporium- and T. versicolor 52J-treated materials, respectively. Microstructural examination showed that fungal pretreatment reduced pores in the pellets and enhanced pellet particle bonding. Among the fungal strains, PC had the shortest optimum fermentation time (21 d) and most positive impact on the pellet tensile strength and hydrophobicity. Therefore, switchgrass pretreatment using PC has the potential for resolving the challenges of switchgrass pellet transportation and storage and reducing the overall pelletization cost. However, a detailed comparative technoeconomic analysis would be required to make definitive cost comparisons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».