Production of Bioethanol—A Review of Factors Affecting Ethanol Yield
Notice bibliographique
Résumé
Fossil fuels are a major contributor to climate change, and as the demand for energy production increases, alternative sources (e.g., renewables) are becoming more attractive. Biofuels such as bioethanol reduce reliance on fossil fuels and can be compatible with the existing fleet of internal combustion engines. Incorporation of biofuels can reduce internal combustion engine (ICE) fleet carbon dioxide emissions. Bioethanol is typically produced via microbial fermentation of fermentable sugars, such as glucose, to ethanol. Traditional feedstocks (e.g., first-generation feedstock) include cereal grains, sugar cane, and sugar beets. However, due to concerns regarding food sustainability, lignocellulosic (second-generation) and algal biomass (third-generation) feedstocks have been investigated. Ethanol yield from fermentation is dependent on a multitude of factors. This review compares bioethanol production from a range of feedstocks, and elaborates on available technologies, including fermentation practices. The importance of maintaining nutrient homeostasis of yeast is also examined. The purpose of this review is to provide industrial producers and policy makers insight into available technologies, yields of bioethanol achieved by current manufacturing practices, and goals for future innovation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».