Rapid Dissolution of Lignocellulosic Plant Materials in an Ionic Liquid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Concerns regarding the non-renewable nature of, and pollution from, petroleum derived energy and commercial products has led to the concept of a biomass economy. As part of this vision for a society based on sustainable biomaterials, proposed biorefineries need to tackle the challenges of taking a wide diversity of raw biomass and rapidly and effectively transforming it into functionalizable platform molecules that can be derivatized into industrial and consumer products, or converted into biofuels. A substantial research effort is underway focussed on degrading biomass into smaller constituents using a variety of physical, chemical, and biological processes. One promising technology for the solubilization of biomass is ionic liquids (ILs), which has received considerable attention as a medium for efficient solubilization of a variety of materials. ILs also allow fractional separation when combined with solvent extraction (conventional, and green technologies such as supercritical CO2), precipitation, and adsorption/absorption methods, and to conduct a wide range of chemical reactions using thermal, electrochemical, photochemical, and biocatalytic processes. As a potential pretreatment technology for the biorefineries of the future, we report herein the first rapid dissolution of a range of coniferous and deciduous woods and grassy lignocellulosic plant materials in an IL using microwave radiation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».