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Enregistrement W1969820405 · doi:10.1002/cjce.5450820527

Wood Pulp as Model Fluid to Mimic the Oxygen Mass Transfer in <i>Aspergillus Niger</i> Fermentation

2004· article· en· W1969820405 sur OpenAlexaffvenue
Nilesh P. Patel, Julie Goudreault, Shohini Bagchee, Jules Thibault

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioreactorReciprocating motionFermentationPulp (tooth)Mass transfer coefficientMass transferChemistryPulp and paper industryContinuous stirred-tank reactorAspergillus nigerAirflowMixing (physics)Materials scienceChromatographyFood scienceThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To characterize the oxygen mass transfer in a fermentation system and to study the efficiency of mixing devices, model fluids are often used so that experimental conditions can be better controlled. In this study, wood pulp suspensions were used in an attempt to mimic the rheological properties of fermentation broths of Aspergillus niger . Two different types of bioreactor were used: a reciprocating plate bioreactor and a stirred (Rushton) bioreactor. The oxygen mass transfer coefficient ( K L a ) was measured for various mixing intensities, airflow rates and wood pulp concentrations, and a correlation of K L a as a function of the power input per unit volume and the superficial gas velocity was derived for each bioreactor and each pulp concentration. K L a was found to increase with agitation and air flow rate, and was adversely affected by an increase in pulp concentration in the case of the reciprocating plate bioreactor.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,182 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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