Optimization of the autoclave-assisted alkaline delignification of cocoa (Theobroma cacao) pod husks using KOH to maximize reducing sugars
Notice bibliographique
Résumé
Cocoa pod husks are a type of biomass that is still poorly explored. This work was carried out as part of the optimization of the delignification process for this residue with potassium hydroxide, to maximize the reducing sugars content. Screening for potentially influencing factors showed that the biomass to solvent ratio and the temperature had the greatest effect on the delignification process. Optimization of these factors using a composite central plan revealed that the quadratic model was the most suitable for predicting the rate of delignification. The predicted R² (0.815) was in good agreement with the adjusted R² (0.906). The correlation coefficient (R2 = 0.945) between the predicted and experimental results confirmed the fit of the model. The optimal conditions were a biomass to solvent ratio of 9.14% and a temperature of 128 °C, which resulted in a maximum degree of delignification of 93.9%, with 80% of the solids recovered. This study found that the removal of extractables before the pretreatment considerably improved the delignification of cocoa pod husks and the production of reducing sugars, which increased from 3.15 ± 0.006 mg/mL to 5.33 ± 0.143 mg/mL. Scanning electron microscopy and X-ray diffraction confirmed physicochemical changes in the biomass after pretreatment.
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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 | 0,001 |
| 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 ».