Microalgal biomass pretreatment for bioethanol production: a review
Notice bibliographique
Résumé
Biofuels derived from microalgae biomass have received a great deal of attention owing to their high potentials as sustainable alternatives to fossil fuels. Microalgae have a high capacity of CO2 fixation and depending on their growth conditions, they can accumulate different quantities of lipids, proteins, and carbohydrates. Microalgal biomass can, therefore, represent a rich source of fermentable sugars for third generation bioethanol production. The utilization of microalgal carbohydrates for bioethanol production follows three main stages: i) pretreatment, ii) saccharification, and iii) fermentation. One of the most important stages is the pretreatment, which is carried out to increase the accessibility to intracellular sugars, and thus plays an important role in improving the overall efficiency of the bioethanol production process. Diverse types of pretreatments are currently used including chemical, thermal, mechanical, biological, and their combinations, which can promote cell disruption, facilitate extraction, and result in the modification the structure of carbohydrates as well as the production of fermentable sugars. In this review, the different pretreatments used on microalgae biomass for bioethanol production are presented and discussed. Moreover, the methods used for starch and total carbohydrates quantification in microalgae biomass are also briefly presented and compared.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».