Notice bibliographique
Résumé
Food waste is a major environmental concern, often ending up in landfills or incinerators, contributing to greenhouse gas emissions and the loss of valuable organic matter. Conventional treatment methods like composting or anaerobic digestion offer limited resource recovery, particularly in colder climates where energy demands for heating remain high. As the demand for sustainable and climate-adaptable solutions grows, volatile fatty acids (VFAs) have emerged as valuable intermediates for bio-based products such as bioplastics and biofuels This research explores the microbial production of VFAs from food waste under psychrophilic conditions (≤20 °C), presenting a low-energy alternative aligned with cold-climate needs. Compared to traditional mesophilic systems, fermentation at 17 °C resulted in slower hydrolysis but showed a distinct shift in the VFA profile, with enhanced butyric acid accumulation. Microbial community analysis revealed the dominance of psychrotolerant genera such as Solibacillus, Sporosarcina, and Paenibacillus, which supported butyrate-producing Clostridium species. These findings highlight the potential for pathway-specific adaptation at low temperatures. To improve process efficiency, substrate solubilization was enhanced using thermal-alkaline pretreatment and rhamnolipid biosurfactants, which led to a twofold increase in VFA yield (up to 4.4 g/L). The addition of rhamnolipids not only improved lipid accessibility but also favored acidogenic microbial populations over lactic acid producers, promoting more efficient fermentation. Further targeted butyric acid was enhanced through bioaugmentation with Clostridium butyricum, a known butyrate producer. Its introduction significantly increased butyric acid concentration by sevenfold (reaching 1.4 g/L), validating the approach of targeted microbial steering even under low-temperature conditions. Overall, this study demonstrates the feasibility of psychrophilic fermentation as a sustainable platform for producing VFAs from food waste. By integrating pretreatment, microbial community insights, and bioaugmentation, the research offers a practical framework for resource recovery in cold regions, advancing circular bioeconomy goals while addressing food waste challenges.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».