A review on the efficient enzymatic regulation for lignin separation from pulping pre-hydrolysis liquor
Notice bibliographique
Résumé
Pulping pre-hydrolysis liquor (PHL), a byproduct generated during the production of dissolving pulp, is rich in biomass resources, including hemicellulose, its degradation products, and lignin. However, due to the low lignin content, complex structure, and high reactivity, its separation and extraction remain challenging. This limitation hinders the high-value utilization of PHL, leading to biomass resource waste and exacerbating environmental pollution. Enzyme-assisted separation technology, characterized by its eco-friendliness, high selectivity, and efficiency, offers a promising strategy for the effective separation of lignin from PHL. This review systematically summarizes the recent advances in enzyme-assisted lignin separation from PHL. First, the formation process of PHL, the dissolution mechanisms of its chemical components, physicochemical properties, and potential applications are introduced. Then, the major lignin separation techniques from PHL are reviewed, with a particular focus on the latest progress in enzyme-assisted separation technologies. Furthermore, the structural characteristics of typical enzymes and their mechanisms in selectively regulating lignin extraction from PHL are discussed in detail. To identify research hotspots and key scientific challenges in this field, a keyword co-occurrence network was constructed using VOSviewer software. Based on the current technical bottlenecks, future research directions are proposed, including the development of highly efficient novel enzymes, optimization of enzyme immobilization techniques, and exploration of nanozyme applications. Finally, considering conventional pulping and papermaking processes, a process flow for enzyme-assisted lignin separation from PHL is designed to enhance lignin separation efficiency and achieve its high-value utilization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».