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Enregistrement W2062936368 · doi:10.1002/cjce.22186

Comparison of in‐situ recovery methods of gas stripping, pervaporation, and vacuum separation by multi‐objective optimization for producing biobutanol via fermentation process

2015· article· en· W2062936368 sur OpenAlexaffvenue
Aida Sharif Rohani, Poupak Mehrani, Jules Thibault

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPervaporationButanolStripping (fiber)FermentationAcetoneChemistryChromatographyProcess (computing)Separation processDistillationProcess engineeringEthanolMaterials scienceMembranePermeationBiochemistryEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acetone, butanol, and ethanol (ABE) continuous fermentation for biobutanol production was simulated and optimized for three case studies where the ABE fermentation process was integrated in turn with gas stripping, pervaporation, and vacuum separation methods in an attempt to partly mitigate the product inhibition effect. Following the multi‐objective optimization of the three integrated processes, the Pareto‐optimal solutions were ranked using the net flow method to determine the best operating conditions. Results were compared to a standard continuous fermentation process without an integrated recovery method. The integrated butanol recovery methods improved butanol productivity by a factor of 6–10, and sugar conversion by a factor of 3, while butanol yield remained essentially unchanged. In addition, the butanol average concentration based on all exit streams for the fermentation process integrating one of the separation methods is approximately 2.25 times higher when compared to the non‐integrated fermentation process, with values in the vicinity of 30 g/L. Results of the gas stripping and vacuum fermentation processes were very similar to each other but superior to pervaporation in terms of butanol productivity and average concentration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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