Production of green bacterial cellulose nanofibers by utilizing renewable resources of algae in comparison with agricultural residue
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial Cellulose (BC) was synthesized through utilizing algae as a sustainable and renewable carbon source in comparison with agriculture residues (i.e., Wheat Straws (WS)). BC was produced in separate hydrolysis and fermentation method (SHF) using Gluconacetobacter xylinum (G.xylinum). Results for the individual and total sugars were analyzed in comparison with corresponding results from WS hydrolysis. Results show that highest total sugars content was obtained with algae samples that were hydrolyzed using enzymes (Cellulase, β-glycosidase, and Xylanase) and produced 27.58 g/L. Similarly, WS hydrolysis under same conditions produced 52.12 g/L. The lowest total sugars production was obtained with algae sample that was hydrolyzed using 1% of acid at 121°C. Produced sugars were utilized in SHF to produce BC, with highest production of 4.86 g/L BC was achieved with algae sample that went through enzymatic hydrolysis. The equivalent production that was obtained from WS hydrolysis was 10.6 g/L Results obtained from individual sugars indicated that among all individual sugars glucose was maximum consumed i.e. 80-85%of glucose sugar was consumed where the lowest was arabinose which was only 50% consumed during fermentation. The lower production of BC using algae compared to WS (approximately half) as algae we used was unprocessed means it had oil content in it. About 30-60% of algae dry weight was utilized for production of oil and rest amount of feedstock was only used for hydrolysis and fermentation.
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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 ».