Reinvigorating algal cultivation for biomass production with digital twin technology - a smart sustainable infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
Industry 5.0 raises awareness towards converting conventional industrial technologies into smart technologies integrated with sustainable infrastructure for efficiently handling process systems, making them more energy and cost-efficient. New disruptive technologies are emerging due to recent scientific and technical developments, which profoundly affect various process systems. One such case of consideration is the algal cultivation for biomass production (ACB). A technology called an algal digital twin (ADT) has a great deal of promise to change existing ACB (For example raceway pond) into sustainable algal management systems (Nitrogen, Phosphorus, Temperature, Turbidity, Dissolved Oxygen (DO), Carbon dioxide (CO 2 ), pH, Chlorophyll-a, etc.), and to develop their infrastructure in making them more energy efficient and cost-effective for the algal biomass cultivation. However, despite a recent increase in attention, there have not been adequate investigations exploring the challenges of deploying ADTs for controlling and monitoring ACB. This review provides a systematic literature analysis on adopting an ADT into ACB, which could address major difficulties and unresolved problems of the ACB. Also, this study identifies several key categories of hurdles, such as interconnection and semantics, facilities, acquiring data and actuation, data reliability, modelling (Artificial Intelligence of Things), simulation run, decision making, digitalization of data, accountability, as well as social concerns. Additionally, case studies for the ACB towards lipid production and wastewater treatment using ADT are reported. Overall, this comprehensive review aims to help practitioners gain insight into the deployment of ADT into ACB systems, “A way towards creating a sustainable smart infrastructure for ACB”. • Provide a comprehensive overview of DT modelling from the perspectives of ACB • Bridging gaps and unlocking potential for ADT in smart algal management • Integration of ADT in ACB enhances efficiency and resource management • Case studies for ACB towards lipid production and wastewater treatment using ADT • Potential research directions for the ADT model and recommendations for ACB
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».