Strategies for Increasing the Biohydrogen Yield in Anaerobic Fermentation of Xylose
Notice bibliographique
Résumé
The pretreatment of lignocellulosic materials to obtain cellulose generates a residual stream with hemicellulosic composition, mainly containing xylose. This C5 fraction is not directly fermentable by microorganisms traditionally used to produce ethanol. Hence, more promising alternatives for the C5 fraction have been studied, and acidogenic fermentation proves to be an attractive option for the production of biohydrogen, due to the possibility of using hemicellulose fractions and mixed anaerobic cultures. To reduce the activity of hydrogen-consuming microorganisms when mixed cultures are employed as inoculum to produce hydrogen by anaerobic fermentation, thermal pretreatment was selected. However, such pretreatment method also affects the activity of hydrogen-producing acidogenic bacteria, and strategies should be studied to enrich the inoculum for these bacteria and to increase hydrogen yields. Thus, this study evaluated the effect of some strategies on the biohydrogen production from xylose. The strategies adopted were thermal pretreatment of the sludge, maintenance of the incubation temperature at 35 °C, adaptation of the sludge by successive contacts with the xylose solution, and increasing inoculum to substrate ratio (I/S) from 1 to 2. This approach improved hydrogen yield approximately 30 times, from 0.03 to 0.93 mmol H2/mmol xylose. However, this yield was only 56% of the theoretical value and can still be improved.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».