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Enregistrement W7015152659

Recovery of softwood lignosulphonates and hemicellulose sugars from spent organosolv liquor

2022· other· en· W7015152659 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLUTPub (LUT University) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePancasila Values in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemicelluloseMembraneOrganosolvFiltration (mathematics)SelectivityMembrane permeability
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this thesis, the effect of pH and temperature into membrane filtration of spent organosolv liquor lignosulphonates (LS) and hemicellulose sugars was studied. The effect of filtration conditions was monitored in terms of membrane permeability, selectivity and fouling. Viability of a membrane process was considered on an industrial point of view according to results of laboratory experiments.
\n
\nThe filtration experiments were carried out by using DSS LabStak® M20-0.72 cross-flow unit with a stack of either three, four or seven membranes. The membranes used in experiments were Alfa Laval’s GR95PP (2 kDa, PES), UFX5 pHt (4 kDa, PSU), and RC70PP (10 kDa, RCA), Nadir’s NP010 (1.0–1.2 kDa, PES), and UH004P (4 kDa, PES), GE membranes/Suez’s GE (1 kDa, CPA) and GK (3.5 kDa, TFC PA), and Synder Filtration’s NFG (0.6–0.8 kDa, TFC PA). The filtration temperatures were 32, 45 and 60 °C, pH-values 0.88, 4.59, 4.70 and 6.33, filtration pressures 1–4 and 4–16 bar, and cross-flow velocity was 0.8 m s-1.
\n
\nMembrane permeability seemed to increase with pH and temperature – with PES membranes being the most promising in terms of pH-response. The permeability of NP010 increased almost tenfold at pH 6.33 compared to pH 0.88. In terms of membrane selectivity, the membrane MWCO seemed to affect the results more than pH and temperature. Overall, the best selectivity was achieved with the tightest membranes.
\n
\nOverall, membrane filtration of spent organosolv liquor’s LS and hemicellulose sugars seemed viable. However, due to the trade-off between membrane permeability and selectivity more experimenting is needed so that the process can be optimized.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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