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Enregistrement W4384468328 · doi:10.1002/cssc.202300675

Photoreforming for Lignin Upgrading: A Critical Review

2023· review· en· W4384468328 sur OpenAlexafffund
Xi Cheng, Bruna Palma, Heng Zhao, Hongguang Zhang, Jiu Wang, Zhangxin Chen, Jinguang Hu

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésLigninHemicelluloseBiomass (ecology)Lignocellulosic biomassCellulosePulp and paper industryBiochemical engineeringFossil fuelBiofuelValue addedEnvironmental scienceChemistryWaste managementOrganic chemistryEngineeringEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photoreforming of lignocellulosic biomass to simultaneously produce gas fuels and value-added chemicals has gradually emerged as a promising strategy to alleviate the fossil fuels crisis. Compared to cellulose and hemicellulose, the exploitation and utilization of lignin via photoreforming are still at the early and more exciting stages. This Review systematically summarizes the latest progress on the photoreforming of lignin-derived model components and "real" lignin, aiming to provide insights for lignin photocatalytic valorization from fundamental to industrial applications. Considering the complexity of lignin physicochemical properties, related analytic methods are also introduced to characterize lignin photocatalytic conversion and product distribution. We finally put forward the challenges and perspective of lignin photoreforming, hoping to provide some guidance to valorize biomass into value-added chemicals and fuels via a mild photoreforming process in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations25
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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