Pelletization can unlock the unrealized potential of lignocellulose as a resilient feedstock for biomanufacturing: enzymatic saccharification of biomass pellets
Notice bibliographique
Résumé
Lignocellulose, as a plentiful and renewable carbonaceous resource, presents an alluring alternative to fossil fuels for sustaining industries in the pursuit of a resilient bio-based economy. Sugars derived from lignocellulosic biomass play a central role as versatile platform intermediates for feeding microorganisms or as starting chemicals for manufacturing value-added fuels, chemicals, and materials. However, commercialization faces challenges due to the complexity and high costs associated with feedstock logistics and conversion processes. Pelleting offers a potential solution by addressing logistical issues while providing additional benefits for downstream conversion that may outweigh the extra costs associated with pelleting. To fully unlock the economic and sustainable potential of lignocellulosic biomass in biorefineries, recent advances in pelleting technologies and their impacts on downstream pretreatments and enzyme-mediated conversion are critically reviewed. Pelleting has been shown to improve enzymatic digestibility yields by 5‒20%. The process variables, product attributes, and their influences on bioconversion are discussed. More significantly, a thorough discussion of the effect of pelleting on various pretreatments, concerning diverse feedstocks, as well as their interplay, is provided to inform the design of future pelleting and pretreatment processes. Finally, practical considerations, including energy consumption, costs, and environmental impacts, are discussed, alongside an exploration of cutting-edge technologies and strategies in this field.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».