Enriched hydrogen production by bioconversion of biodiesel waste supplemented with ferric citrate and its nano-spray dried particles
Notice bibliographique
Résumé
Increasing consumption of fossil fuels as well as the concern over pollution and global climate change has accelerated the development of the sustainable biofuel industry. Biodiesel, bioethanol and biomethane are already commercially available as alternatives of fossil fuels and the search for a more environmentally friendly biofuel, preferentially produced from non-food raw materials and capable of fulfilling the transportation energy requirement of the world for longer duration, is ongoing. In this context, biohydrogen produced from waste biomass is an ideal option. It has higher energy content compared to fossil and biofuels of equivalent mass and produces water as the only major emission during combustion. In the present investigation, crude glycerol (CG) generated as by-product of the biodiesel production process has been used as feedstock for biohydrogen production and different supplements have been evaluated for increasing the product yield. Nano-spray dried ferric citrate particles have been found to enhance the hydrogen production by 50.45%. Hydrogen production using extremely low CG concentration of 100 mg L−1 has been found to produce 22.7 mol-H2 per kg CG; which is 2.75-fold higher than 8.25 mol-H2 per kg CG, known for dark 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) | 0,000 | 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 ».