A review of conversion processes for bioethanol production with a focus on syngas fermentation
Notice bibliographique
Résumé
Bioethanol production from corn is a well-established technology. However, emphasis on exploring non-food based feedstocks is intensified due to dispute over utilization of food based feedstocks to generate bioethanol. Chemical and biological conversion technologies for non-food based biomass feedstocks to biofuels have been developed. First generation bioethanol was produced from sugar based feedstocks such as corn and sugar cane. Availability of alternative feedstocks such as lignocellulosic and algal biomass and technology advancement led to the development of complex biological conversion processes, such as separate hydrolysis and fermentation (SHF), simultaneous saccharification and fermentation (SSF), simultaneous saccharification and co-fermentation (SSCF), consolidated bioprocessing (CBP), and syngas fermentation. SHF, SSF, SSCF, and CBP are direct fermentation processes in which biomass feedstocks are pretreated, hydrolyzed and then fermented into ethanol. Conversely, ethanol from syngas fermentation is an indirect fermentation that utilizes gaseous substrates (mixture of CO, CO2 and H2) made from industrial flue gases or gasification of biomass, coal or municipal solid waste. This review article provides an overview of the various biological processes for ethanol production from sugar, lignocellulosic, and algal biomass. This paper also provides a detailed insight on process development, bioreactor design, and advances and future directions in syngas fermentation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».