Bioconversion of <scp>CO<sub>2</sub></scp> and potential of gas fermentation for mainstream applications: Critical advances and engineering challenges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The undesirable consequences of climate change are attributed to the ever‐increasing emissions of greenhouse gases, especially carbon dioxide. For the sustainable development of human society, there is an urgent need to develop novel techniques for efficient conversion and utilization of carbon dioxide. Hence, carbon capture and storage, artificial bioconversion of carbon dioxide are topics of great interest for current researchers across the globe. Here, we elucidate the different techniques of carbon fixation, which fall under the broad categories of natural fixation pathways, thermo‐catalytic conversion techniques, and synthetic carbon fixation pathways. Based on a comparative analysis, gas fermentation is a promising method for the microbial conversion of CO2‐containing gases into fuels and chemicals. However, for mainstream applications, in‐depth reviews of different reactor configurations and the various engineering aspects related to process development are still lacking. We have analyzed the published literature relating to artificial bioconversion of carbon dioxide and focused on the factors like equipment selection and reactor design that can assist in scale‐up of gas fermentation technology. The review provides an in‐depth understanding of engineering aspects related to stirred tank and bubble column reactors, focusing on the technical design parameters and discussing the conditions for optimal operation and performance during commercial gas fermentation processes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».