Ammonia Fiber Expansion (AFEX) Treatment of Wheat Straw for Production of Bioethanol
Notice bibliographique
Résumé
Ammonia Fiber Expansion (AFEX) treatment is a technique that is able to enhance the enzymatic hydrolysis yield of lignocellulosic materials. In this technique, lignocellulosic materials are treated by liquid ammonia under pressure followed by rapid release of pressure that expands the fiber structure and increases enzyme access to lignocellulose polysaccharides. However, the AFEX treatment variables such as the mass ratio of ammonia to lignocellulosic biomass, moisture of lignocellulose (moisture content of biomass), temperature, and residence time need to be evaluated to find the maximum efficiency of this treatment. The efficiency of the AFEX pretreatment was quantified by the yield of released sugars during enzymatic hydrolysis of the AFEX-treated wheat straw. The optimal treatment conditions for wheat straw were found to be: ammonia-to-wheat straw ratio, 1:1; temperature, 95°C; moisture content of wheat straw, 70% (dry weight basis); and residence time, 5 minutes. Under these conditions, almost 89% of the theoretical sugars were released by enzymatic hydrolysis of the AFEX-treated wheat straw. The enzymatic hydrolysis results showed the significance of AFEX pretreatment of wheat straw when compared to untreated wheat straw with released sugars yield of only 26 %.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».