Notice bibliographique
Résumé
Abstract Batch propionic acid fermentation kinetics was studied using five different initial concentrations of lactose (i.e., 37 g/L, 45g/L, 50g/L, 57 g/L and 73 g/L) at constant temperature (30°C) and pH (6.5) under anaerobic conditions using Propionibacterium acidipropionici (ATCC 4875). When the initial substrate concentration was 37 g/L, 45 g/L, 50 g/L, 57 g/L and 73 g/L, then, correspondingly, 16 g/L, 19 g/L, 22.25 g/L, 25.3 g/L and 26.3 g/L of propionic acid was accumulated in the fermentation broth. Increasing the supply of lactose in the fermentation medium led to the accumulation of by products succinate, acetate and pyruvate. Maximum propionate yield (0.44 g/g) and comparatively lesser impurities (byproducts) were achieved with 57 g/L initial lactose concentration. The batch growth kinetics was eventually used to develop and test a mathematical model for propionic acid fermentation by P. acidipropionici at pH 6.5 and So = 57 g/L. YX/Smax was found to be the most sensitive parameter of the model. The same model also successfully simulated the batch kinetics observed at So = 37 g/L. However the model failed to simulate the fermentation kinetics observed at So = 73 g/L. The developed model can be used for process optimization studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».