Deciphering acidogenic process towards biohydrogen, biohythane, and short chain fatty acids production: multi-output optimization strategy
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».