Innovative strategies for integrating lignocellulosic biomass and microalgae to produce sustainable bioethanol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigated the potential of integrating Parachlorella kessleri biomass with corn stover and tree bark residues as a method for producing bioethanol. The aim was to reduce greenhouse gas emissions, promote environmental sustainability while improving as well food security. The saccharification process involved biomass decrystallization and posthydrolysis, demonstrating the potential use of residual biomass from forests and agriculture. Posthydrolysis resulted in an increase in total reducing sugars in both bark and corn stover. An optimal balance was established to maximize the release of fermentable sugars while minimizing the presence of inhibitors, identifying key factors such as posthydrolysis time for bark and corn stover, the lack of a need for microalgae decrystallization, biomass and microalgae concentration, and the ideal integration point of microalgae in lignocellulosic bioethanol production. Bioethanol production was performed through fermentation assays using Saccharomyces cerevisiae yeast. Despite the higher lignin content of bark, combining it with microalgae provided a higher ethanol yield (33%) than combining microalgae with corn stover (29%). This study is the first to investigate integrating lignocellulosic feedstock and algae biomass in a single bioethanol production system to improve the feasibility of producing advanced renewable biofuels in biorefineries.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».