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Enregistrement W2953503724 · doi:10.1016/j.renene.2019.06.134

Acidic and thermal pre-treatments for anaerobic digestion inoculum to improve hydrogen and volatile fatty acid production using xylose as the substrate

2019· article· en· W2953503724 sur OpenAlexaff
Gustavo Mockaitis, Guillaume Bruant, Guilherme Peixoto, Eugênio Foresti, Marcelo Zaiat

Notice bibliographique

RevueRenewable Energy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésXyloseHydrogen productionChemistryMesophileFermentative hydrogen productionFermentationLignocellulosic biomassFood scienceHydrogenAnaerobic digestionBiomass (ecology)BiofuelBiochemistryBiohydrogenOrganic chemistryBacteriaBiotechnologyBiologyAgronomyMethane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Xylose is a by-product of lignocellulosic biomass processing for production of second-generation biofuels and could be suitable for bioproduct manufacturing. This paper describes an innovative approach that enables the system to achieve high yielding for hydrogen production. The study compared 4 physicochemical pre-treatments performed in an anaerobic mixed culture (acidic, thermal, acidic-thermal and thermal acidic) to achieve an inoculum with a high-efficiency xylose to hydrogen conversion under mesophilic conditions (30 °C). The acidic pre-treatment was the most efficient to select microorganisms able to produce hydrogen and volatile acid from xylose. Kinetics has shown that acidic pre-treatment had a hydrogen/xylose molar yielding factor of 1.57 (molar base) and a hydrogen maximum production rate of 253 mL H2 h−1. Mass balance considered all possible metabolic pathways using xylose as a substrate. Anaerobic degradation of ethanol was the most active pathway for hydrogen production in all experiments, except for the control. Each pre-treatment performed for the original inoculum resulted in different microbiological profiles, but the genus Clostridium was the most abundant in all assays. Acidic pre-treatment stimulated the growth of organisms from the genera Peptostreptococcaceae, Truepera and Kurthia, which could be related to the better results in hydrogen production found in this condition.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations62
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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