Exploring the use of high solid loadings in enzymatic hydrolysis to improve biobutanol production from brewers' spent grains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brewers' spent grain (BSG) is a promising agroindustrial waste for the production of biobutanol. One critical point in the butanol production process is the optimization of the enzymatic hydrolysis step. In order to obtain the maximum efficiency, it is necessary to use high solids loadings in this process to obtain high concentrations of monosaccharides that allow high titres of butanol to be produced in the ABE fermentation process. The optimum enzyme and solids load maximizing the monosaccharide concentrations and minimizing the phenolic compounds concentrations in the enzymatic hydrolysates from pretreated BSG have been investigated. A dilute sulphuric acid pretreatment was carried out previously to the optimization of the enzymatic hydrolysis. Under optimal conditions (28.1% w/w solids load and 15.4 FPU/g DM), 47.0 g/L of glucose, 16.8 g/L of xylose, and 1.2 g/L of phenolic compounds were attained in the enzymatic hydrolysates. The enzymatic hydrolysates were subjected to an ABE fermentation process (with and without previous detoxification with activated carbon) to evaluate the production of butanol by C. beijerinckii . Maximum global yields of 31.0 g butanol/kg pretreated BSG and 46.4 g ABE/kg pretreated BSG were obtained. The detoxification process had little to no effect on the ABE fermentation process.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».