Bioprocessing of underutilized Artocarpus altilis fruit to bioethanol by Saccharomyces cerevisiae: A fermentation condition improvement study
Notice bibliographique
Résumé
Raw materials availability needed for commercial bioethanol production is one of the challenges against its global adoption. Identifying rich, cheap, underused, and readily available starch sources for bioethanol production could help address the problem. Thus, this current study investigated the bioconversion of underutilized Artocarpus altilis (breadfruit) starch to bioethanol using Saccharomyces cerevisiae. The effects of the essential fermentation conditions (fermentation time, breadfruit starch hydrolysate (BSH) concentration, pH, and inoculum size) and their interactions on bioethanol production were investigated. The central composite design was used to generate twenty-one experiments conducted under batch fermentation conditions in the laboratory. The breadfruit starch hydrolysis led to a BSH concentration of 108.9 g/L under a starch concentration of 122 g/L, microwave output of 720 W, and an incubation time of 6 min. For the fermentation of BSH, maximum bioethanol production of 4.99% (V) was reached under the cultivation conditions of BSH concentration of 80 g/L, medium pH of 4.7, inoculum size of 2% (V), and fermentation time of 20.41 h. Except for pH, the impact of each parameter on the bioethanol production was in this order: BSH concentration, inoculum size, and fermentation time. While for the interactions amongst the parameters, the impact is in this order: BSH concentration and inoculum size; BSH concentration and fermentation time; and fermentation time and inoculum size. The results of this study indicated breadfruit starch could be hydrolyzed using acid hydrolysis and microwave irradiation in a relatively short time. The BSH obtained could potentially add to other substrates for bioethanol production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».