Prospects and challenges of thermal hydrolysis pretreatment of microalgae for enhancing bioenergy and resource recovery in anaerobic bioprocesses
Notice bibliographique
Résumé
Microalgae have emerged as a promising feedstock for bioenergy production through anaerobic digestion and fermentation, gaining significant attention due to their rapid growth rate, ability to adapt to diverse environments, and rich biochemical composition. However, the recalcitrant nature of the microalgal cell wall necessitates pretreatment to enhance the accessibility of intracellular components and improve overall bioenergy yields from anaerobic digestion/fermentation. Among the various pretreatment methods, the thermal hydrolysis process has proven to be a promising strategy for enhancing the efficiency of bioenergy recovery from microalgal biomass. The benefits of thermal hydrolysis pretreatment of microalgae include improved organic matter solubilization, enhanced digestibility, and increased product yields in subsequent anaerobic digestion/fermentation processes for biomethane, biohydrogen, and volatile fatty acids production. However, thermal pretreatment poses challenges, such as forming future research by-products like furfural and ammonia, which can adversely affect microbial activities and reduce process efficiency. Thus, addressing its associated challenges is critical for maximizing its effectiveness in bioenergy and resource recovery. This review provides a comprehensive analysis of these challenges and offers recommendations for future research, emphasizing the need for optimized pretreatment strategies for advancing the sustainable and efficient use of microalgae in bioenergy production. • Thermal hydrolysis process (THP) for microalgal solubilization was discussed. • Impact on anaerobic digestion and fermentation processes was critically reviewed. • Roles of THP process parameters on bioenergy and resource recovery were reviewed. • Prospects, challenges, and future research needs were discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».