Transitioning Towards a Circular Economy in Québec: An Integrated Process for First-, Second- and Third-Generation Ethanol from Sweet Sorghum and <i>Chlorella vulgaris</i> Biomass
Notice bibliographique
Résumé
Full feedstock potential needs to be tapped to make lignocellulosic ethanol an economically viable reality. This work focuses on the Saccharomyces cerevisiae ethanol fermentation of fresh sorghum carbohydrates extracted through a mild steam-treatment process, and the subsequent Chlorella vulgaris cultivation using the generated liquid and gaseous fermentation effluents. The first section of the manuscript focuses on the effect of nutrient addition (fermentation effluent, yeast extract and urea) on the conversion efficiency of the sorghum carbohydrates to ethanol. Overall, the fermentation time was reduced to half when yeast extract and urea were supplemented to the free and hemicellulosic carbohydrate stream, accelerating the total sugar consumption time from 24 h to under 12 h. However, regarding the cellulosic carbohydrate hydrolysate, the sole addition of urea resulted in a slight improvement of the fermentation kinetics. The second half of the manuscript presents the impact of these different fermentation effluents and various process parameters (addition of yeast extract, antibiotic and CO2) on the microalgal cultivation and composition. The cellulosic hydrolysate yielded the highest concentrations of microalgal carbohydrates (507 mg/L) under a CO2-rich environment. Further cultivation scale-up assays confirmed these observations in the presence of 10% CO2 using the mixed fermentation effluents of the free and constitutive sorghum carbohydrates. Thus, an integrated sorghum-based first- (free carbohydrates), second- (constitutive carbohydrates) and third-generation (microalgal carbohydrates) ethanol production process was thoroughly investigated. This work could represent a step towards bridging the gap leading to full-scale commercialization of these advanced-biofuel technologies.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».