Predicting xylose yield from prehydrolysis of hardwoods: A machine learning approach
Notice bibliographique
Résumé
Hemicelluloses are amorphous polymers of sugar molecules that make up a major fraction of lignocellulosic biomasses. They have applications in the bioenergy, textile, mining, cosmetic, and pharmaceutical industries. Industrial use of hemicellulose often requires that the polymer be hydrolyzed into constituent oligomers and monomers. Traditional models of hemicellulose degradation are kinetic, and usually only appropriate for limited operating regimes and specific species. The study of hemicellulose hydrolysis has yielded substantial data in the literature, enabling a diverse data set to be collected for general and widely applicable machine learning models. In this paper, a dataset containing 1955 experimental data points on batch hemicellulose hydrolysis of hardwood was collected from 71 published papers dated from 1985 to 2019. Three machine learning models (ridge regression, support vector regression and artificial neural networks) are assessed on their ability to predict xylose yield and compared to a kinetic model. Although the performance of ridge regression was unsatisfactory, both support vector regression and artificial neural networks outperformed the simple kinetic model. The artificial neural network outperformed support vector regression, reducing the mean absolute error in predicting soluble xylose yield of test data to 6.18%. The results suggest that machine learning models trained on historical data may be used to supplement experimental data, reducing the number of experiments needed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».