Enhanced biomass densification pretreatment using binary chemicals for efficient lignocellulosic valorization
Notice bibliographique
Résumé
Many effective pretreatment methods (such as dilute acid, dilute alkali, ionic liquids , etc.) have been developed for lignocellulose upgrading, but several defaults of low working mass, high sugar loss and extra cost of solid-liquid separation and water washing hinder their large-scale application in industry. Besides, the valorization of lignin-rich residue from pretreated biomass after hydrolysis or fermentation greatly contributes to the economy and sustainability of lignocellulosic biorefinery , which is usually underestimated. This study developed a densification pretreatment with binary chemicals (densifying lignocellulosic biomass with sulfuric acid (SA) and metal salt (MS) followed by autoclave treatment ((DLCA(SA-MS)), which was conducted under mild condition (121 °C) with a biomass working mass as high as 400 kg/m 3 . The DLCA(SA-MS) biomass achieved over 95% sugar retention, 90% enzymatic sugar conversion and a high concentration of fermentable sugar (212.3 g/L) with superior fermentability. Furthermore, bio-adsorbent derived from DLCA(SA-MS) biomass residue was highly adsorptive and suitable for dyeing wastewater treatment , providing a feasible and eco-friendly method for lignin-rich residue valorization. These findings indicated that DLCA(SA-MS) pretreatment enables the full-component utilization of biomass and boosts the economic viability of lignocellulosic biorefinery.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».