Bioconversion process of source-separated organic waste for ethanol production
Notice bibliographique
Résumé
Production of biofuel such as ethanol from lignocellulosic biomass is a beneficial way to meet sustainability, energy security, and environmental goals. Lignocellulosic biomass such as source-separated organic (SSO) waste is particularly attractive since it is widely available, often at a negative cost, reduce the land depletion from using food-based biomass for ethanol production and reduce the amount of generated waste. Therefore, in order to meet the future fuel demands and cope with increasing volume of municipal waste this study was a first attempt to use SSO as a feedstock for ethanol production. The main objectives of the study were: a) to compare standard and modified celluloseorganic- solvent-based lignocellulosic fractionation (COSLIF) pretreatment of SSO waste for ethanol production in terms of enzyme savings, sugar formation and ethanol yields; b) to produce ethanol from SSO by using modified COSLIF pretreatment and fermentation with two different recombinant strains: Z. mobilis 8b and S. cerevisiae DA2416; and c) to develop experimental kinetic model capable of predicting behavior of batch SSCF on SSO waste with different SSO substrate concentrations using Berkeley Madonna program. Based on the obtained results, it was found that SSO is an excellent feedstock material for ethanol conversion. The efficiency of modified COSLIF pretreatment was improved by 20% compared to standard method using ethanol washing of pretreated SSO samples during the experimental procedures instead of acetone. On average, glucose yield from SSO samples pretreated by modified COSLIF was about 90% compared to 10% for untreated samples. S. cerevisiae DA2416 outperformed Z. mobilis 8b on ethanol yields during the fermentation process, with 0.50 g ethanol/g potential sugar fed on SSO in less than 5 days, with a 96% cellulose conversion, totalling in 150 g/L ethanol produced. A kinetic model with newly integrated values of experimentally defined SSO feedstock constants was proven to predict the ethanol yield accurately with substrate concentration ranges of 20 g/L - 50 g/L. Model prediction at higher substrate concentration (e.g. 100 g/L) deviated from the experimental values, suggesting that ethanol inhibition is a major factor in bioethanol conversion.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».