Valorizing Every Carbon Atom: A Cascade Bioprocess for Advanced Biofuels from Corn-Stover-Derived Lignocellulose
Notice bibliographique
Résumé
Conventional biorefining of lignocellulosic biomass, such as corn stover (CS), is hampered by poor carbon efficiency, as nearly half of the substrate carbon is lost as CO 2 during ethanol fermentation. This study presents a holistically integrated cascade process designed to capture and valorize all major carbon streams. The system synergistically couples three stages: (1) high-productivity ethanol fermentation (1.68 g/L/h) using the engineered yeast Saccharomyces cerevisiae CE10; (2) anaerobic digestion of the resulting stillage, which efficiently converted residual organics into methane (171 L/kg COD) with ca. 80% COD removal; and (3) cultivation of the cyanobacterium Desertifilum tharense BERC03 using the nutrient-rich digestate and captured fermentation CO 2 . This integrated approach boosted the carbon utilization from a baseline of 48% to 62%. A comprehensive techno-economic analysis of an industrial-scale (2000 t/d) facility projected a Minimum Ethanol Selling Price (MESP) of $2.44 per gallon, a value approaching current market competitiveness. The analysis identified the feedstock (30%) and cellulase (17%) as the primary cost drivers. These findings demonstrate a validated biorefinery model that significantly enhances carbon recovery and outlines a viable pathway for the coproduction of multiple biofuels from lignocellulosic resources.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».