Thermal and alkaline pre-treatments of inoculum halt methanogenesis and enables cheese whey valorization by batch acidogenic fermentation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carboxylates like volatile fatty acids (VFAs) can be produced by acidogenic fermentation (AF) of dairy wastes like cheese whey, a massive residue produced at 160.67 million m 3 of which 42% are not valorized and impact the environment. In mixed-culture fermentations, selection pressures are needed to favor AF and halt methanogenesis. Inoculum pre-treatment was studied here as selective pressure for AF demineralized cheese whey in batch processes. Alkaline (NaOH, pH 8.0, 6 h) and thermal (90°C for 5 min, ice-bath until 23°C) pre-treatments, were tested together with batch operations run at initial pH 7.0 and 9.0, food-to-microorganism (F/M) ratios of 0.5 to 4.0 g COD g -1 VS, and under pressurized and non-pressurized headspace, in experiments duplicated in two institutes. Acetic acid was highly produced (1.36 and 1.40 g COD AcOH L -1 ) at the expense of methanogenesis by combining a thermal pre-treatment of inoculum with a non-pressurized batch operation started at pH 9.0. Microbial communities comprised of VFAs and alcohol producers, such as Clostridium , Fonticella , and Intestinimonas , and fermenters such as Longilinea and Leptolinea . Communities also presented the lipid-accumulating and bulk and foaming Candidatus Microthrix and the metanogenic Methanosaeta regardless of no methane production. An F/M ratio of 0.5 g COD g -1 VS led to the best VFA production of 1,769.38 mg L -1 . Overall, inoculum thermal pre-treatment, initial pH 9.0, and non-pressurized headspace acted as a selective pressure for halting methanogen and producing VFAs, valorizing cheese whey via batch acidogenic 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 | 0,001 |
| 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 ».