Microalgae Commercialization Using Renewable Lignocellulose Is Economically and Environmentally Viable
Notice bibliographique
Résumé
Conventional phototrophic cultivation for microalgae production suffers from low and unstable biomass productivity due to limited and unreliable light transmission outdoors. Alternatively, the use of a renewable lignocellulose-derived carbon source, cellulosic hydrolysate, offers a cost-effective and sustainable pathway to cultivate microalgae heterotrophically with high algal growth rate and terminal density. In this study, we evaluate the feasibility of cellulosic hydrolysate-mediated heterotrophic cultivation (Cel-HC) for microalgae production by performing economic and environmental comparisons with phototrophic cultivation through techno-economic analysis and life cycle assessment. We estimate a minimum selling price (MSP) of 4722 USD/t for producing high-purity microalgae through Cel-HC considering annual biomass productivity of 300 t (dry weight), which is competitive with the conventional phototrophic raceway pond system. Revenues from the lignocellulose-derived co-products, xylose and fulvic acid fertilizer, could further reduce the MSP to 2976 USD/t, highlighting the advantages of simultaneously producing high-value products and biofuels in an integrated biorefinery scheme. Further, Cel-HC exhibits lower environmental impacts, such as cumulative energy demand and greenhouse gas emissions, than phototrophic systems, revealing its potential to reduce the carbon intensity of algae-derived commodities. Our results demonstrate the economic and environmental competitiveness of heterotrophic microalgae production based on renewable bio-feedstock of lignocellulose.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».