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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».