Anaerobic fermentation of glycerol by «Escherichia coli K12» for the production of ethanol
Notice bibliographique
Résumé
As a by-product of biodiesel production, glycerol has now become an abundant and cheap source of carbon. Conversion of this glycerol to higher value products will increase the economic viability of the biodiesel production process. A full factorial experimental design was used to test the effects of glycerol concentration and headspace conditions on the cell growth, ethanol and hydrogen production were investigated. The results demonstrate that increase of glycerol concentration accelerates fermentation and that hydrogen production negatively affects cell growth. Maximum ethanol yield was obtained with a glycerol concentration of 10 g/L and was 0.38 g/g glycerol under membrane condition headspace. Statistical optimization showed that optimal conditions are 20 g/L initial glycerol with initial sparging of the reactor headspace for hydrogen production and 10 g/L initial glycerol with a membrane for ethanol. The study also investigated hydrogen and ethanol production from glucose, glycerol and crude glycerol via fermentation using Escherichia coli. The optimal conditions for fermentation of crude glycerol differ from that of pure with respect to initial glycerol concentration, supplementation and mixing speed. The maximum ethanol yield for crude glycerol was 85% of the maximum yield of ethanol of 0.42 g/g obtained at the optimum conditions of pure glycerol 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».