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Enregistrement W4409178333 · doi:10.1080/17597269.2025.2481719

Pelagic <i>Sargassum</i> waste as an excellent feedstock for bioethanol production: hydrolysis optimisation and kinetics

2025· article· en· W4409178333 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBiofuels · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsUniversity of Regina
Mots-clésRaw materialBiofuelSargassumPulp and paper industryPelagic zoneEnvironmental scienceWaste managementHydrolysisProduction (economics)ChemistryEngineeringOrganic chemistryAlgaeBotanyBiologyFisheryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study highlights the potential of marine macroalgae waste as a viable feedstock for bioethanol production. Compositional analyses have shown that this pelagic seaweed waste contains substantial carbohydrates. To further enhance the extraction of fermentable sugars from the biomass, a response surface methodology (RSM) statistical optimisation approach was applied, involving 27 experimental runs. Optimal hydrolysis conditions, determined through statistical analysis, consisted of a 0.8 M sulphuric acid concentration, a temperature of 130 °C, and a 60-min duration, resulting in a sugar yield of approximately 132 mg/g. The hydrolysis of Sargassum biomass followed a first-order reaction kinetics with an activation energy of 41.36 kJ/mol and a pre-exponential factor of 127 (molH2SO4)−1.s−1. Furthermore, the obtained hydrolysate was fermented using Saccharomyces cerevisiae NT116. This resulted in a maximum ethanol yield of 0.497 ± 1 g/g, highlighting the potential of this biomass in bioethanol 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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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