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Enregistrement W4400619072 · doi:10.1016/j.biortech.2024.131105

Hydrogel-based photobioreactor for Solid-State cultivation of Chlorella vulgaris

2024· article· en· W4400619072 sur OpenAlexaff
Nicholas Rasmussen, Nasser Mohieddin Abukhdeir, Valerie C. A. Ward

Notice bibliographique

RevueBioresource Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotobioreactorChlorella vulgarisBiomass (ecology)DewateringProductivityEnvironmental sciencePulp and paper industryCapital costWaste managementBiotechnologyAlgaeEngineeringAgronomyBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid-state cultivation is a promising technology for algal biomass production, achieving high productivities without the need for dewatering. However, such systems have suffered from high evaporation, and capital costs. Here is described a hydrogel photobioreactor (hPBR) with the aim of reducing water demand in solid-state cultivations. Two designs are described with “Design A” offering better humidity control overgrowth conditions. A biomass productivity of 2.41gm-2d-1, and 2.87gm-2d-1 when using physically crosslinked poly(vinyl alcohol) (pPVA) and chemically crosslinked PVA (cPVA) respectively were achieved with Chlorella vulgaris with a water demand around 0.44 kg g−1 of biomass. Over the 23 days of growth, the lipid content increased from 18.9 % to 56.6 % and 13.8 % to 43.2 % for pPVA and cPVA respectively, and the chlorophyll content decreased by more than 81 %. However, cell viability stayed high at over 98 % and surface coverage analysis showed good coverage of the gel surface.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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