Novel Thin-Layer Fountain Photobioreactors for the High-Density Cultivation of <i>Spirulina</i> sp
Notice bibliographique
Résumé
Microalgae have been considered great candidates for carbon reduction and sustainable feedstock for foods, biofuels, and biochemicals, but their production usually features low productivity, high costs, and intensive energy inputs. The thick culture layer adopted in conventional cultivation systems (5.0–30 cm) has been established as a significant reason for the above problems. In this study, a novel mixing-based thin-layer fountain photobioreactor (TLF-PBR) was developed. A fountain pump was used to pump and spray microalgal culture for mixing. The results showed that the mixing mode could support sufficient mixing to efficiently cultivate Spirulina sp. in a 50 cm-diameter TLF-PBR, with the lowest mixing time of 13.580 ± 0.522 s, the highest oxygen mass transfer coefficient of 142.555 ± 5.791 h –1, and the highest biomass concentration of 3.118 ± 0.009 g L –1 in the 1.0 cm layer. The TLF-PBR was successfully scaled to a diameter of 1.5 m (1.766 m 2 ), with a maximum biomass density of 3.955 ± 0.037 g L –1, which was 71.0 and 44.7% higher than that of the flat panel PBR and thin-layer cascade system, respectively. This study provides a novel approach for developing thin-layer, scalable PBRs that could support cost-effective, efficient microalgae production.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».