Hydrothermal liquefaction of a wastewater native <i>Chlorella sp</i>. bacteria consortium: biocrude production and characterization
Notice bibliographique
Résumé
Along the recent developments of biofuel production, the hydrothermal liquefaction (HTL) of microalgae appears as a major process step which could take advantage of converting the whole microalgae content instead of only extracting its lipid content. This study presents the HTL conversion of a microalgae Chlorella sp. bacteria consortium using a batch type reactor. The experiments were carried out using a full factorial experimental design approach, where the main chosen factors were the temperature, the residence time at maximum temperature and the dry-matter-to-water ratio. The biocrude oil is the targeted product characterized along this work; its production and its composition were studied. The yields of biocrudes approach other microalgae studies using pure strains of microalgae and batch-type reactors. Maximum yields (37%daf) and lowest O/C ratio (0.167) were obtained at the highest severity conditions (310 °C for 55 min and 0.15 dry-matter-to-water ratio). The energy return on energy invested (EROEI) of the process has been determined. The simulated distillation by thermogravimetric analysis (Sim-Dis-TGA) was conducted on the different obtained biocrude and no significant effect was observed with respect to five evaporation ranges among the studied conditions. GC-MS characterization of biocrude presents the 10 relatively most abundant components for each studied condition.
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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 ».