Production and valorization of acetic acid from lignocellulosic biomass pyrolysis: Influence of operational conditions and membrane separation processes
Notice bibliographique
Résumé
Pyrolysis of lignocellulosic biomass is a thermochemical route for transforming forest and agricultural residues into valuable products. Among these, acetic acid is particularly important given its broad industrial applications in vinyl polymers, agrochemicals, and food additives. However, effectively recovering acetic acid from the aqueous fraction (fast pyrolysis) or wood vinegar (slow pyrolysis) of pyrolytic oils remains a challenge. This review summarizes the principal factors affecting acetic acid yield during fast pyrolysis, including feedstock composition (cellulose and hemicellulose), moisture content, temperature, particle size, reactor type, and residence time. Approaches such as mild pretreatments and optimized catalytic conditions can further enhance the release of acetyl groups from hemicellulose, thus raising acetic acid production. Recent advances in separation methods emphasize membrane technologies like nanofiltration (NF) and reverse osmosis (RO). These processes provide high selectivity, energy efficiency, and a reduced environmental footprint compared to traditional techniques such as liquid-liquid extraction and vacuum evaporation. Operational parameters—such as transmembrane pressure, pH, and feed composition—influence both membrane flux and retention of acetic acid. Interactions among solutes, membrane materials, and process conditions can either facilitate or hamper selective acetic acid recovery. This review highlights the potential to integrate optimized pyrolysis parameters with robust membrane systems to achieve sustainable acetic acid production. Ongoing research focuses on improving the acid resistance of membrane materials and elucidating mass transport mechanisms for scale-up. Successful implementation of these technologies will help establish a circular bioeconomy by converting lignocellulosic residues into high-value chemicals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».