Cultivation of Microalgae in Unsterile Malting Effluent for Biomass Production and Lipid Productivity Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Microalgae have the potential to grow in nutrient-rich environments and have the ability to accumulate nutrients from wastewater. The nutrients in malting wastewater are ideal for microalgae cultivation. However, there is limited published work on the growth characteristics of freshwater microalgae grown in malting effluent. This study examined the potential of diluted malting effluent for the growth of freshwater green algae Chlorella sp. and Chlamydomonas sp. isolated from northern Ontario and subsequent biomass and lipid production. Under the 18:6 h light/dark cultivation cycle, the highest cell number counted (540 × 104 cell·mL−1 on day 20) and total chlorophyll content were found in 50% diluted malting effluents for Chlorella sp., whereas the 70% dilution concentration was the most productive for Chlamydomonas (386 × 104 cell·mL−1 on day 16). The total lipid content was higher in the 50% dilution concentration of malting effluent in both Chlorella sp. (maximum 20.5%–minimum 11.5% of dry weight) and Chlamydomonas sp. (max 39.3%–min 25.9% of dry weight). These results emphasize the suitability of using unsterile diluted malting effluent for microalgae cultivation.
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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) | 0,001 | 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 ».