KINETIC MODEL DEVELOPMENT ON SOURCE-SEPARATED ORGANIC WASTE FOR ETHANOL PRODUCTION BY S. cerevisiae STRAIN
Notice bibliographique
Résumé
Ethanol production from organic fraction of municipal solid waste with inclusion of construction/demolition waste can be an effective waste management strategy to overcome the growing problems with landfill space and dependency on conventional fuels.The main challenge in ethanol conversion is the high cost of processing in which pre-treatment, enzymatic hydrolysis and fermentation are the major steps.This study investigates impact of several key parameters, namely: pH, temperature, adsorption capacity, cellulose hydrolysis rate, cell mass, enzyme and substrate loading doses on ethanol yield.The pre-treatment incorporates pre-processing and enzymatic hydrolysis steps through the use of a thermal screw press (TSP) and cellulose-organic-solvent based lignocellulosic fractionation (COSLIF) on the source-separated organic (SSO) waste to liberate fermentable sugars.Enzymatic hydrolysis experiments were featured with the addition of a commercially available enzyme complex, Accellerase 1500, to mediate the process and increase sugar yields.A kinetic model that uses a semi-mechanistic rate equation for cellulose hydrolysis was adapted and modified to accommodate batch simultaneous saccharification and co-fermentation (SSCF) process on pre-treated SSO waste by yeast, Saccharomyces cerevisiae DA2416.New experimentally defined SSO parameters have been fitted into a kinetic model to evaluate the sugar and ethanol yields.It was found that the model was capable of predicting ethanol productions with diminutive variance from experiments with substrate concentrations between 10 g/L and 50 g/L.Model predictions from experimental data deviated significantly with substrate loading rate from 60 g/L and higher.Fermentation results demonstrated that S. cerevisiae DA2416 produced ethanol in the range of 35 -50 g/L, with ethanol yield of 0.48 -0.50 g of ethanol/g sugar, in 5 days with 96% cellulose conversion.This study provides important insights for investigation on the use of SSO waste for ethanol production by S. cerevisiae DA2416.Furthermore, the model was proven to be a useful tool to facilitate future process optimization for up-scale bioreactors.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».