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Enregistrement W2616195635 · doi:10.1080/17597269.2017.1316143

Ethanol production by syngas fermentation in a continuous stirred tank bioreactor using<i>Clostridium ljungdahlii</i>

2017· article· en· W2616195635 sur OpenAlexaffabout
Bimal Acharya, Animesh Dutta, Prabir Basu

Notice bibliographique

RevueBiofuels · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyngasBiofuelFermentationBiomass (ecology)Pulp and paper industryBioreactorWaste managementChemistryFood scienceCatalysisOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ontario biomass could be thermochemically processed by dry and wet torrefaction to produce high quality solid biofuel. These solid fuels or raw biomass could also be gasified to produce syngas. This study analyzes and demonstrates a successful and efficient way of producing bioethanol from syngas fermentation using Clostridium ljungdahlii in a laboratory scale continuous stirred tank bioreactor having an innovative gas supply and effluent extraction structures. At the beginning of the experiment, a batch process was conducted to grow microorganisms and allow the growth of the microorganisms to reach to maximum cell density in a reactor without supplying a gas. Ethanol production was observed by supplying two different gas compositions which included 100% CO and simulated syngas, mimicking the composition of syngas extracted from lignocellulosic biomass having 60% CO, 35% H2, and 5% CO2. CO and syngas were fermented with different gas flow (5–15 mL/min), effluent flow (0.25–0.75 mL/min), and media flow rates and stirrer speed (300–500 rpm) at atmospheric pressure and 37˚C. The gas flow rate, media and effluent flow rate, pH level, and stirrer speed were controlled during the fermentation process. The exhaust gas was reused for the improvement of residence time using a loop-back system for improving the gas–liquid mass transfer. Excessive foam was observed during the fermentation process which was controlled using diluted antifoam-204. Maximum cell concentration reached 2.4 g/L. The mass transfer coefficient showed better performance during syngas fermentation than CO fermentation. More bioethanol production was observed by syngas fermentation than CO fermentation. CO fermentation produced 0.17–1.33 g/L-effluent ethanol and 8.92–23.67 g/L-effluent acetic acid whereas syngas fermentation produced 0.85–3.75 g/L-effluent ethanol and 8.89–14.97 g/L-effluent acetic acid.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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