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Enregistrement W3173520562 · doi:10.1080/27658511.2021.1945282

Syntrophic interactions in anaerobic digestion: how biochar properties affect them?

2021· article· en· W3173520562 sur OpenAlexafffund
Davidraj Johnravindar, Raffel Dharma Patria, Jonathan T.E. Lee, Le Zhang, Yen Wah Tong, Chi‐Hwa Wang, Yong Sik Ok, Guneet Kaur

Notice bibliographique

RevueSustainable Environment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research Foundation Singapore
Mots-clésBiocharAnaerobic digestionPyrolysisChemistryBiomass (ecology)MicroorganismRaw materialMethanogenesisEnvironmental chemistryCarbon fibersMethanePulp and paper industryMaterials scienceBacteriaAgronomyBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biochar as a biomass derived, low cost, carbon conductive material is considered as an important supplement in the anaerobic digestion (AD) of organic matter. It functions as an electrical grid to allow direct electron transfer from fatty acid oxidizers to methanogenic archaea, thereby promoting syntophy between various microbial groups and leading to efficient methanogenesis. Specific properties of biochar play an important role in promoting syntrophic interactions in AD. As a physical indicator, surface area, porosity, particle size and surface texture of biochar play an important role in governing microbial attachment and enrichment on biochar. This influences the microbial degradation of fatty acids and their subsequent conversion to methane by methanogens. Chemical properties such as the presence of hydrophobic functional groups, molecular nature and redox active groups on biochar surface promote interaction between biochar and microorganisms and provide an increased degree of electron transfer between the attached microorganisms. The above characteristics depend on feedstock and pyrolysis conditions used for biochar production. Unlike previous reviews, herein the desired physical and chemical properties of biochar that promote syntrophy in AD and the factors that influence them have been discussed in detail. Furthermore, engineering of biochar properties by various activation methods to harness favourable characteristics of biochar as an effective AD additive is described. Such a comprehensive account would be useful for engineering efficient biochar-mediated digestions with enhanced syntrophy and overall AD performance.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,033

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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