Improved bioethanol productivity through gas flow rate-driven self-cycling fermentation
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
BACKGROUND: The growth of the cellulosic ethanol industry is currently impeded by high production costs. One possible solution is to improve the performance of fermentation itself, which has great potential to improve the economics of the entire production process. Here, we demonstrated significantly improved productivity through application of an advanced fermentation approach, named self-cycling fermentation (SCF), for cellulosic ethanol production. RESULTS: The flow rate of outlet gas from the fermenter was used as a real-time monitoring parameter to drive the cycling of the ethanol fermentation process. Then, long-term operation of SCF under anaerobic conditions was improved by the addition of ergosterol and fatty acids, which stabilized operation and reduced fermentation time. Finally, an automated SCF system was successfully operated for 21 cycles, with robust behavior and stable ethanol production. SCF maintained similar ethanol titers to batch operation while significantly reducing fermentation and down times. This led to significant improvements in ethanol volumetric productivity (the amount of ethanol produced by a cycle per working volume per cycle time)-ranging from 37.5 to 75.3%, depending on the cycle number, and in annual ethanol productivity (the amount of ethanol that can be produced each year at large scale)-reaching 75.8 ± 2.9%. Improved flocculation, with potential advantages for biomass removal and reduction in downstream costs, was also observed. CONCLUSION: Our successful demonstration of SCF could help reduce production costs for the cellulosic ethanol industry through improved productivity and automated operation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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