Microalgal biomass pretreatment for bioethanol production: a review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle