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Enregistrement W4413247056 · doi:10.1021/acscatal.5c04108

Recyclable High-Entropy Oxide Catalysts Unlock Lignocellulose Recalcitrance toward High Yield Xylochemicals

2025· article· en· W4413247056 sur OpenAlexaff
Jianing Xu, Yi Hu, Meng Liu, Zhihan Tong, Yilin Li, Yuhan Lou, Qi Tang, Jiale Li, Shuo Dou, Yongzhuang Liu, Orlando J. Rojas, Haipeng Yu

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisChemistryBiorefineryCelluloseLigninChemical engineeringHemicelluloseFormic acidBiorefiningCellulosic ethanolDepolymerizationLignocellulosic biomassYield (engineering)Organic chemistryPulp and paper industryRaw materialMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of catalysts that are both highly active and structurally stable is critical for addressing the inherent challenges posed by the recalcitrance of lignocellulose, which arises from the complex interconnections and varied chemical properties of lignocellulosic feedstocks. Consequently, there is a pressing need for efficient biorefinery strategies that facilitate the hierarchical separation of these components and their subsequent conversion to valuable chemicals. In this article, we introduce a two-step catalytic process that employs a spinel high-entropy oxide (HEO). This HEO benefits from a “cocktail effect”, wherein its high entropy confers numerous intrinsic oxygen vacancies, enhancing its oxygen adsorption and activation capabilities for oxidation catalysis. This approach allows for the efficient refinement of lignocellulose into fine chemicals and exhibits an enhanced performance under mild reaction conditions. The robustness and stability of HEO enable them to sustain a high catalytic activity and effectiveness through multiple catalytic cycles. Finally, we have successfully fractionated lignin into aromatic monomers with a yield of 42 wt % and achieved an impressive total carboxylic acid yield of 150 wt % relative to the original hemicellulose content. Additionally, the cellulose solid fraction, preserved during the HEO treatment, yielded 98.93 wt % glucose when chemically saccharified using a solvent mixture of zinc chloride and formic acid. This strategy represents a significant advance in biomass upgrading, demonstrating markedly higher chemical efficiency in comparison to previously reported methodologies.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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