Coupling of Microalgae Cultivation with Anaerobic Digestion of Poultry Wastes: Toward Sustainable Value Added Bioproducts
Notice bibliographique
Résumé
Third generation biofuels and high-value bioproducts produced from microalgal biomass have been considered promising long-term sustainable alternatives for energy and/or food production, potentially decreasing greenhouse gas emissions. Microalgae as a source of biofuels have been widely studied for bioethanol/biodiesel/biogas production. However, critical research is needed in order to increase the efficiency of microalgae production from high-N agri-waste, not only for biofuels but also for bio-based products, and thus enhance its commercial viability. The growth in the poultry industry has led to increased chicken manure (CM), which are rich in ammonia, phosphate, potassium, and other trace elements. These constituents could be used as nutrients for growing microalgae. In this research, a two-stage (liquid–solid) anaerobic digester treating CM at 20 ± 1 °C was performed, and liquid digestate (leachate) obtained after the digestion process was used as a substrate to grow the microalgal strain Chlorella vulgaris CPCC 90. Considering the high-N content (NH3-N: 5314 mg/L; TKN: 6197 mg/L) in liquid digestate, different dilutions were made, using distilled water to obtain viz. 10%, 30%, 50%, 70%, 90%, and 100% of the digestate concentrations for the microalgae cultivation. Preliminary results showed that Chlorella vulgaris CPCC 90 was able to grow and utilize nutrients from a 10% diluted CM digestate. Future research is underway to enhance microalgal growth at higher digestate concentrations and to optimize the use of microalgae/microalgae-bacteria consortia for better adaptation to high-N content wastes. An AD-microalgae coupling scenario has been proposed for the circulation bioeconomy framework.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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.
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 ».