Deciphering acidogenic process towards biohydrogen, biohythane, and short chain fatty acids production: multi-output optimization strategy
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Notice bibliographique
Résumé
Optimization of process parameters is crucial to understand the acidogenic fermentation process and its regulation towards the production of specific metabolites, viz., biohydrogen (H2), methane (CH4), biohythane (H2+CH4), and volatile fatty acids (VFA). Design of experiments (DOE) based on orthogonal array (OA) was employed to optimize and evaluate the influence of eight critical factors on multiple metabolic output parameters. Analysis of the experimental data revealed a specific influential regime of selected factors in terms of biogas generation and/or VFA synthesis. Application of pretreated inoculum as biocatalyst and high substrate concentration showed substantial enhancement of both H2 and VFA production. High COD of 10 g/L in combination with pretreated inoculum resulted in higher cumulative hydrogen production (CHP), while the higher fraction of acetic acid in the fermentation broth resulted in a higher degree of acidification (DOA). H2/H2+CH4 ratio varied from 0.1 to 0.97 and the application of untreated inoculum was shown to favor biohythane (H2+CH4) production. Overall, this communication holistically documented the feasibility of regulating acidogenic fermentation process towards a spectrum of metabolic end products of high value, while waste treatment was also achieved.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle