Valorisation of Cranberry Residues through Pyrolysis and Membrane Filtration for the Production of Value-Added Agricultural Products
Notice bibliographique
Résumé
Pyrolysis is a thermochemical conversion process producing biochar, gas, and bio-oil at high temperatures in an oxygen-free environment. Specific pyrolysis conditions enable a significant production of the aqueous phase of bio-oil, commonly known as wood vinegar. Wood vinegar contains organic compounds such as acetic acid and phenols derived from bio-oil. These compounds have herbicidal properties against weeds and biostimulant properties for plant growth. This study reveals the potential for efficient management of cranberry residues consisting of stems and leaves by producing wood vinegar through pyrolysis at 475 °C with a humidity level of 20%. Membrane separation of wood vinegar, using nanofiltration (NF) and reverse osmosis (RO) membranes, yielded phenols in the retentate and acetic acid in the permeate with respective yields of 44.7% with NF membrane and 45% with RO membrane. Biostimulation tests using 2% of the retentate showed significant germination rates for basil, sage, and parsley plants. Additionally, using 40 mL of the wood vinegar permeate (30 mL injected at the base and 10 mL sprayed on the leaves) resulted in leaf damage, measured by conductivity (leakage of electrolytes released by the leaves), of 62.3% and 20.5% respectively for quack grass and white clover, two weeds found in cranberry production.
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 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) | 0,000 | 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 ».