Integrated Microalgae Cultivation for Sustainable Wastewater Treatment and Carbon Dioxide Bio-Fixation in Milk Factories
Notice bibliographique
Résumé
Technologies have been developed to reduce CO2 emissions, including CO2 bio-fixation by microalgae.This study evaluates carbon reduction by integrating milk factory wastewater treatment with microalgal biomass production, including its sustainability aspects through life cycle assessment (LCA) and techno-economic assessment (TEA).The microalgae species used were a consortium of Chlorella sp. and Scenedesmus sp.Five levels of carbon dioxide were provided to microalgae cultures: 0%, 5.5%, 6.2%, 8.1%, and 10.3%.Observed variables included CO2 uptake, absorption efficiency, and microalgal biomass production.The results showed that the CO2 sequestration efficiency by indigenous microalgae reached 0%, 9.2%, 98.8%, 96.2%, and 93.2% with average CO2 level loadings of 0%, 5.2%, 6.2%, 8.1%, and 10.3%, respectively.Chlorella sp.exhibited greater tolerance to high levels of CO2 concentration than Scenedesmus sp.TEA analysis revealed that CO2 bio-fixation and wastewater utilization significantly increased microalgal biomass production while also reducing environmental pollution.Furthermore, LCA indicated that the initial biomass production method (scenarios 1 and 2) had a higher environmental impact than the advanced method using wastewater treatment (scenarios 3 and 4).In conclusion, coupling microalgaebased wastewater treatment with CO2 bio-fixation offers promise for CO2 mitigation, enhanced biomass production, and reduced operational costs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».