Biobutanol separation from <scp>ABE</scp> model solutions and fermentation broths using a combined adsorption–gas stripping process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Butanol is considered a promising sustainable biofuel to partly replace petroleum‐based fuels. However, to become an economically viable biofuel, some challenges need to be overcome in the biobutanol production process such as the low final product concentration caused by product toxicity to the microorganism. Few separation techniques have been proposed to extract biobutanol in situ or ex situ from dilute fermentation broths. In this investigation, the combination of gas stripping and adsorption has been studied experimentally as a process to effectively separate butanol from dilute model solutions and fermentation broths using the advantages of both separation techniques. RESULTS Results showed that the butanol adsorption capacity of activated carbon F‐400 was 261 mg g−1, for a stripped gas stream from butanol–water binary solution with an initial liquid phase composition of 15 g L−1 butanol, which ended up having a vapour phase composition of 5.8 mg L−1 after gas stripping. This capacity is relatively high compared with the values reported in the literature. Butanol adsorption capacities for a stripped gas stream in equilibrium with ABE model solutions (5.1 mg L−1) and fermentation broths (2.3 mg L−1) for this adsorbent (211.6 and 219.8 mg g−1, respectively), were also higher than the capacities reported in the literature. CONCLUSION Combined gas stripping and adsorption could be considered an effective technique for biobutanol separation processes. © 2016 Society of Chemical Industry
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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 ».