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Record W2281978698 · doi:10.71781/31517

Isolation and identification of native microalgae for biodiesel production

2014· dissertation· en· W2281978698 on OpenAlexaboutno aff
Ahmed E.M. Abdelaziz

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2014
Typedissertation
Languageen
FieldEnergy
TopicAlgal biology and biofuel production
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIsolation (microbiology)BiodieselIdentification (biology)Biodiesel productionProduction (economics)BiotechnologyPulp and paper industryEngineeringBiologyBotanyMicrobiologyEconomicsBiochemistry

Abstract

fetched live from OpenAlex

La demande croissante en carburants, ainsi que les changements climatiques dus au réchauffement planétaire poussent le monde entier à chercher des sources d’énergie capables de produire des combustibles alternatifs aux combustibles fossiles. Durant les dernières années, plusieurs sources potentielles ont été identifiées, les premières à être considérées sont les plantes oléagineuses comme source de biocarburant, cependant l’utilisation de végétaux ou d’huiles végétales ayant un lien avec l’alimentation humaine peut engendrer une hausse des prix des denrées alimentaires, sans oublier les questions éthiques qui s’imposent. De plus, l'usage des huiles non comestibles comme sources de biocarburants, comme l’huile de jatropha, de graines de tabac ou de jojoba, révèle un problème de manque de terre arable ce qui oblige à réduire les terres cultivables de l'industrie agricole et alimentaire au profit des cultures non comestibles. Dans ce contexte, l'utilisation de microorganismes aquatiques, tels que les microalgues comme substrats pour la production de biocarburant semble être une meilleure solution. Les microalgues sont faciles à cultiver et peuvent croitre avec peu ou pas d'entretien. Elles peuvent ainsi se développer dans des eaux douces, saumâtres ou salées de même que dans les terres non cultivables. Le rendement en lipide peut être largement supérieur aux autres sources de biocarburant potentiel, sans oublier qu’elles ne sont pas comestibles et sans aucun impact sur l'industrie alimentaire. De plus, la culture intensive de microalgues pour la production de biodiesel pourrait également jouer un rôle important dans l'atténuation des émissions de CO2. Dans le cache de ce travail, nous avons isolé et identifié morphologiquement des espèces de microalgues natives du Québec, pour ensuite examiner et mesurer leur potentiel de production de lipides (biodiesel). L’échantillonnage fut réalisé dans trois régions différentes du Québec: la région de Montréal, la gaspésie et le nord du Québec, et dans des eaux douces, saumâtres ou salées. Cent souches ont été isolées à partir de la région de Montréal, caractérisées et sélectionnées selon la teneur en lipides et leur élimination des nutriments dans les eaux usées à des températures différentes (10 ± 2°C et 22 ± 2°C). Les espèces ayant une production potentiellement élevée en lipides ont été sélectionnées. L’utilisation des eaux usées, comme milieu de culture, diminue le coût de production du biocarburant et sert en même temps d'outil pour le traitement des eaux usées. Nous avons comparé la biomasse et le rendement en lipides des souches cultivées dans une eau usée par apport à ceux dans un milieu synthétique, pour finalement identifié un certain nombre d'isolats ayant montré une bonne croissance à 10°C, voir une teneur élevée en lipides (allant de 20% à 45% du poids sec) ou une grande capacité d'élimination de nutriment (>97% d'élimination). De plus, nous avons caractérisé l'une des souches intéressantes ayant montré une production en lipides et une biomasse élevée, soit la microalgue Chlorella sp. PCH90. Isolée au Québec, sa phylogénie moléculaire a été établie et les études sur la production de lipides en fonction de la concentration initiale de nitrate, phosphate et chlorure de sodium ont été réalisées en utilisant de la méthodologie des surfaces de réponse. Dans les conditions appropriées, cette microalgue pourrait produire jusqu'à 36% de lipides et croitre à la fois dans un milieu synthétique et un milieu issu d'un flux secondaire de traitement des eaux usées, et cela à 22°C ou 10°C. Ainsi, on peut conclure que cette souche est prometteuse pour poursuivre le développement en tant que productrice potentielle de biocarburants dans des conditions climatiques locales.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.004

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.185
Teacher spread0.179 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2014
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