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Enregistrement W7020851345

Marine and fresh water growth and harvesting in a single photobioreactor : advantages and challenges

2014· article· en· W7020851345 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotobioreactorCloggingCapital costBiomass (ecology)ElectrocoagulationCurrent (fluid)Raw material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth and harvesting are the two main steps contributing to high production costs of microalgae. These two steps were combined using a single vessel to grow marine (Pavlova pinguis) and fresh water (Chlorella vulgaris) microalgae. Combining growth and harvesting steps in a single vessel reduces capital as well as operation and maintenance (O&M) costs. Following the algae growth stage, biomass harvesting was obtained by electroflotation (EF) – electrocoagulation (EC) using a series of flat aluminum electrodes. These electrodes were inserted into the reactor between aligned grooves drilled on opposing sides. Electrical energy consumption during the harvesting stage was optimized as a function of the size and number of electrodes, and current density. Concentrated algal biomass was collected from the tip surface using a scoop. After harvesting, the spent water was assayed for residual nutrients and adjusted for a second growth cycle. Characteristics of the second and first growth cycles were compared. Energy, capital and operations cost savings were estimated. Challenges and solutions of the proposed photobioreactor (PBR) design are presented. For example, to reduce heat load transparent conductive oxide (TCO) coated glass materials were used to construct the PBR. Our recently acquired data show that TCO coated glass improved algae growth by almost 50%, compared to a non-coated control. TCO-coated glass blocks infrared radiation and eliminates the need for water spray cooling. More recently we have developed novel flexible TCO-coated plastic materials that could replace float glass for the construction of high efficiency and cost effective PBR.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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