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Enregistrement W3212586176 · doi:10.3390/polym13223917

Syngas Fermentation for the Production of Bio-Based Polymers: A Review

2021· review· en· W3212586176 sur OpenAlexaff
Nirpesh Dhakal, Bishnu Acharya

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyngasBiochemical engineeringLignocellulosic biomassCellulosic ethanolFermentationBiomass (ecology)Pulp and paper industryFossil fuelBioprocessBiofuelPolyhydroxyalkanoatesCommodity chemicalsBiotechnologyChemistryWaste managementEngineeringFood scienceOrganic chemistryChemical engineeringCatalysisCelluloseBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing environmental awareness among the general public and legislators has driven this modern era to seek alternatives to fossil-derived products such as fuel and plastics. Addressing environmental issues through bio-based products driven from microbial fermentation of synthetic gas (syngas) could be a future endeavor, as this could result in both fuel and plastic in the form of bioethanol and polyhydroxyalkanoates (PHA). Abundant availability in the form of cellulosic, lignocellulosic, and other organic and inorganic wastes presents syngas catalysis as an interesting topic for commercialization. Fascination with syngas fermentation is trending, as it addresses the limitations of conventional technologies like direct biochemical conversion and Fischer-Tropsch's method for the utilization of lignocellulosic biomass. A plethora of microbial strains is available for syngas fermentation and PHA production, which could be exploited either in an axenic form or in a mixed culture. These microbes constitute diverse biochemical pathways supported by the activity of hydrogenase and carbon monoxide dehydrogenase (CODH), thus resulting in product diversity. There are always possibilities of enzymatic regulation and/or gene tailoring to enhance the process's effectiveness. PHA productivity drags the techno-economical perspective of syngas fermentation, and this is further influenced by syngas impurities, gas-liquid mass transfer (GLMT), substrate or product inhibition, downstream processing, etc. Product variation and valorization could improve the economical perspective and positively impact commercial sustainability. Moreover, choices of single-stage or multi-stage fermentation processes upon product specification followed by microbial selection could be perceptively optimized.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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