Simultaneous Enzymatic Cellulose Hydrolysis and Product Separation in a Radial-Flow Membrane Bioreactor
Notice bibliographique
Résumé
Hydrolysis is the heart of the lignocellulose-to-bioethanol conversion process. Using enzymes to catalyze the hydrolysis represents a more environmentally friendly pathway compared to other techniques. However, for the process to be economically feasible, solving the product inhibition problem and enhancing enzyme reusability are essential. Prior research demonstrated that a flat-sheet membrane bioreactor (MBR), using an inverted dead-end filtration system, could achieve 86.7% glucose yield from purified cellulose in 6 h. In this study, the effectiveness of flat-sheet versus radial-flow MBR designs was assessed using real, complex lignocellulose biomass, namely date seeds (DSs). The tubular radial-flow MBR used here had more than a 10-fold higher membrane surface area than the flat-sheet MBR design. With simultaneous product separation using the flat-sheet inverted dead-end filtration MBR, a glucose yield of 10.8% from pretreated DSs was achieved within 8 h of reaction, which was three times higher than the yield without product separation, which was only 3.5% within the same time and under the same conditions. The superiority of the tubular radial-flow MBR to hydrolyze pretreated DSs was confirmed with a glucose yield of 60% within 8 h. The promising results obtained by the novel tubular MBR could pave the way for an economic lignocellulose-to-bioethanol process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».