Optimizing delignification and saccharification process for sawdust processing using a central composite design
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lignocellulosic mass consists of cellulose, hemicelluloses, and lignin. Although biomass promises to be efficiently used for biofuel production and many other value‐added products, lignin present in lignocellulosic biomass affects the hydrolysis of cellulose and hemicelluloses, making it necessary to develop techniques that provide better lignin removal efficiency and high cellulose hydrolysability. The current work aims to maximize lignin removal in sawdust and develop an understanding of the hydrolysis of pretreated biomass for sugar production. Different parameters such as solvent to solid ratio, temperature, and reaction time have been considered based on the design of experiment to understand the effect on the delignification and saccharification processes. After treating sawdust for 1.5 h, it was observed that a maximum of 85% lignin was removed at a temperature of 131°C and solid loading of 16 g. Subsequent hydrolysis of delignified sawdust at 131°C temperature, solvent to solid ratio 15, and 0.5 h resulted in a maximum reducing sugar production of 26.82 mg/mL. The study elucidated the optimum conditions for the effective processing of sawdust in terms of delignification and saccharification, leading to maximum benefits in lignin removal and sugar production.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».