Food Grade Ethanol Production Process of Sorghum Stem Juice Using Immobilized Cells Technique
Notice bibliographique
Résumé
One form of economic development efforts for waste utilization in rural communities is to utilize stem sorghum to produce food grade ethanol. Sorghum stem juice with 150 g/L of sugar concentration was fermented using conventional batch process and cell immobilization continuous process with K-carrageenan as a supporting matrix. The microorganism used was Mutated Zymomonas Mobilis to be compared with a mixture of Saccharomyces Cerevisiae and Pichia Stipitis, and a mixture of Mutated Zymomonas Mobilis and Pichia Stipitis. Ethanol in the broth, result of fermentation process, was separated in packed distillation column. Distilate of the column, still contain water and other impurities, was flown into molecular sieve for dehydration and activated carbon adsorption column to remove the other impurities to meet food grade ethanol specification. The packing used in distillation process was steel wool. For batch fermentation, the fermentation using a combination of Saccharomyces Cerevisiae and Pichia Stipitis produced the best ethanol with 12.07% of concentration, where the yield and the productivity were 63.49%, and 1.06 g/L.h, respectively. And for continuous fermentation, the best ethanol with 9.02% of concentration, where the yield and the productivity were 47.42% and 174.27 g/L.h, respectively, is obtained from fermentation using a combination of Saccharomyces Cerevisiae and Pichia Stipitis also. Fermentation using combination microorganism of Saccharomyces Cerevisiae and Pichia Stipitis produced higher concentration of ethanol, yield, and productivity than other microorganisms. Distillation, molecular sieve dehydration and adsorption process is quite successful in generating sufficient levels of ethanol with relatively low amount of impurities.
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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) | 0,000 | 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 ».