Structural, chemical and nutrient characterization of original feed stock and co-products from a newly built biofuel plant in Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the structural, chemical and nutrient variation associated with different batches of original feedstock grain (wheat) and co-products (wheat distillers dried grain with solubles, wDDGS) from bioethanol processing and to study possibility of using molecular spectroscopy FT/IR-ATR technique as a rapid tool of identifying the structure spectral differences among the batches. The samples were collected from different batches of wheat and wDDGS produced from the same and newly build bioethanol plant in western Canada with updated bioethanol processing technology.. The results of chemical composition analysis showed significant differences (P<0.05) among the batches of wheat and among the batches of wDDGS. The variation in term of range among the batches of wheat for crude protein (CP), neutral detergent fibre (NDF) and acid detergent fibre (ADF) were 2.1, 2.5 and 1.0 %DM, respectively. Among the batches of wDDGS, the variation in CP, NDF and ADF were 3.9, 5.2 and 3.8 %DM, respectively. The soluble crude protein (SCP) content ranged by 7.2% of CP among the batches of wheat and by 4.2% of CP among the batches of wDDGS. In mineral profiles, variation among the batches of wheat and wDDGS in sulfur were 0.03 and 0.34 % of DM, respectively. In mineral profiles, higher phosphorus and sulfur content associated with wDDGS could be a concern. The sulfur content ranged by 0.3 % of DM among the batches of wDDGS with a mean of 1.1 %DM. For the estimated subfractions with Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS), the immediately rumen available PA fraction (NPN) ranged by 14.8 % of CP among the batches of wheat and by 2.7 % of CP among batches of wDDGS. The particle size analysis revealed the small particle size in all three batches of wDDGS with the geometric mean of ranging from 650-690 µm. In situ rumen degradation kinetic results showed a significant differences (P<0.05) among both wheat and wDDGS batches. Multivariate molecular spectral analyses showed a potential of using FT/IR molecular vibrational spectroscopy as a rapid method to identify structure difference associated with different batches. In conclusion, the structural, chemical and nutrient availability vary among the batches of wheat and among the batches of wDDGS. The molecular spectroscopy shows a potential as a rapid tool to identify batch difference in chemical and nutrient profiles and to detect the response of functional group to bioethanol processing. Further study is needed to analyse molecular spectral characteristics in details for development of a successful identification tool to identify batch differences. The variation among the batches of wDDGS should be considered in ration formulation especially at high inclusion rates (40-50% wDDGS in diet DM) even the co-products are produced from the same bioethanol plant.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».