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Enregistrement W4300024006

Promising genotypes and alkaline pretreatments for methane production from miscanthus

2017· preprint· en· W4300024006 sur OpenAlexaff
Hélène Thomas, Hélène Carrère, Stéphanie Arnoult-Carrier, Maryse Brancourt‐Hulmel

Notice bibliographique

RevueProdinra (INRA Bordeaux-Aquitaine) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiscanthusMethaneProduction (economics)Environmental sciencePulp and paper industryChemistryBioenergyAgronomyWaste managementBiofuelBiologyEngineeringEconomicsOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Miscanthus has been studied and used for several energy vectors production such as bioethanol. For anaerobic digestion it presents a low methane potential but this potential can be improved either by genotype selection or pretreatment. Eight different miscanthus genotypes belonging to M. x giganteus, M. sacchariflorus and M. sinensis species were studied. In a second time, alkali pretreatments (NaOH 10g 100gTS-1, CaO 10g 100gTS-1) were applied in different operational conditions : temperature, time, solids content, particle size on Flo genotype. The methane potential varied between miscanthus genotypes with values ranging from 166 ± 10 NmLCH4 gVS-1 to 202 ± 7 NmLCH4 gVS-1. Regarding the pretreatments and operational conditions tested in this study, soda is more efficient than the lime. All of the studied pretreatments increased the kinetics and the methane production (from 17% to 121%).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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