Thermal and alkaline pre‐treatments of inoculum halt methanogenesis and enable cheese whey valorization by batch acidogenic fermentation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Carboxylates such as volatile fatty acids (VFA) can be produced by acidogenic fermentation (AF) of dairy wastes including 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 can favor AF and halt methanogenesis. In this study, inoculum pre‐treatment was evaluated as a selective pressure for AF demineralized cheese whey in batches. Alkaline (NaOH, pH 8.0, 6 h) and thermal (90 °C for 5 min, ice‐bath until 23 °C) pre‐treatments were tested with batch operations runs 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 (P) and nonpressurized (NP) headspace, in experiments duplicated in two different research institutes. RESULTS Acetic acid was highly produced on both Unicamp and TU Delft samples (1.36 and 1.40 g COD AcOH L −1 , respectively), at the expense of methanogenesis by combining a thermal pre‐treatment of inoculum with a NP batch operation started at pH 9.0. Microbial communities comprising VFA and alcohol producers, such as Clostridium , Fonticella and Intestinimonas , and fermenters such as Longilinea and Leptolinea . The lipid‐accumulating Candidatus microthrix was observed in both bulk material and foam. Despite the absence of methane production, Methanosaeta were detected within the microbial community. An F/M ratio of 0.5 g COD g −1 VS led to the best VFA production of 1769.4 mg L −1 . CONCLUSION Overall, inoculum thermal pre‐treatment, initial pH 9.0 and NP headspace acted as a selective pressure for halting methanogenesis and producing VFAs, valorizing cheese whey via batch acidogenic fermentation. © 2024 Society of Chemical Industry (SCI).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».