Cost-effective extraction of tannins from Canadian yellow birch barks
Notice bibliographique
Résumé
Of the 17 million m3 of forestry barks, approximately 40% is used as a source of energy in Canadian pulp and paper mills. In recent years, due to their high fraction of tannin, lignin and cellulose, forestry barks have attracted growing interest as feedstock for development and commercialization of industrial biochemicals and biomaterials. The purpose of this work is to develop a cost-effective process to extract the key components of barks and convert them into high value-added polymers to contribute in replacing the products made from materials with a more intensive carbon footprint. Tannin and lignin constitute 50% of bark components. With a growing interest in greener water-soluble polyphenols, bark-based tannins are opening up new potential markets such as wood adhesives and rigid foams for building insulation. Global tannin market is expected to witness substantial growth over the next ten years. In this poster presentation, we focus on the cost-effective method for the extraction of tannins from Canadian yellow birch barks. The aim is to maximize tannin yield while minimizing energy and water consumptions and extraction cost. Mechanical preprocessing of the fresh-cut barks was carried out to facilitate the extraction of tannins. Extraction was taken place in hot water with the presence and absence of ultrasound energy, as well as in near-supercritical CO2-H2O system. Different extraction parameters, such as temperature, pressure, time, liquid/solid ratios, pH, CO2/H2O ratios, were used to optimize the technical performance of the tannins extraction processes. Water and energy consumptions for every step in the process were evaluated and minimized.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».