Impact of pre-extraction on xylose recovery from two lignocellulosic agro-wastes
Notice bibliographique
Résumé
A dilute acid hydrolysis of rice husk (RH), wheat straw (WS), and their extractive-free residues was investigated with the objective of recovering the highest yield of xylose while keeping at minimum its conversion into furfural. The hydrolysis conditions were determined for different concentrations of sulfuric acid and different reaction times at 121 °C. The pre-extraction with ethanol-water (1:1, v/v) was also examined as a parameter. Using response surface methodology, the optimum conditions for xylose production were identified as 1.8% of acid and 41.4 min of hydrolysis time for RH, while those for its counterpart EF-RH (extractives-free rice husks) were 1.0% acid concentration, for 60 min. The same conditions were also predicted for WS and its EF-WS. Under these conditions, the xylose yield was 79.6%, 82.8%, 94.3%, and 88.6% for RH, EF-RH, WS, and EF-RW, respectively. Under these conditions the minimal furfural yields obtained were 1.2% and 1.3% for RH and EF-RH, and 0.8% and 1.5%, for WS and EF-WS, respectively. These results suggested that the pre-extraction step before the acid hydrolysis affected, at least in part, the xylose recovery from RH, but it was not necessary for a better xylose yield of WS for its bioconversion into valuable bioproducts like xylitol.
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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) | 0,001 | 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 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 ».