An adaptive, continuous substrate feeding strategy based on evolved gas to improve fed-batch ethanol fermentation
Notice bibliographique
Résumé
Advances in the ethanol fermentation process are essential to improving the performance of bioethanol production. Fed-batch fermentation is a promising approach to increase the final ethanol titer, which benefits the recovery in the bioethanol industry's downstream process. However, the development of feeding strategies, a crucial control variable in the fed-batch approach, is limited. Thus, in the present work, different modes of substrate delivery-fixed feeding, adapted feeding-were investigated in fed-batch cultures of Saccharomyces cerevisiae in a 5-L bioreactor. Evolved gas production, which was positively correlated with glucose consumption, was used to adjust the sugar feed rate in fed-batch fermentations under an adapted feeding strategy. The adapted feeding strategy enhanced ethanol productivity by 21% compared to the fixed feeding strategy, in which the sugar feed rate was stable, and the ethanol titer reached 91 g/L (~ 11.5%, v/v) at the end of fermentation. Moreover, cell biomass accumulation and cell growth rate were significantly improved when using the adapted feeding strategy. The effect of nitrogen availability on the performance of the adapted feeding strategy was further explored using a low-nitrogen content medium. The results showed that, even under low nitrogen feeding conditions (N/C = 0.046:10), the adapted feeding strategy maintained the same ethanol productivity as nitrogen-rich medium feeding. Overall, these results suggest that sugar delivery with low nitrogen content using the adapted feeding strategy could help reduce medium costs and improve the productivity of current facilities in the ethanol industry.Future work will integrate adapted feeding strategies with other fermentation approaches to improve ethanol production. KEY POINTS: • Novel continuous sugar delivery was developed for fed-batch ethanol fermentation. • The adapted feeding strategy improved ethanol productivity by 21%. • The final ethanol concentration reached 91 g/L (11.5%, v/v) with no residual sugar.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».