Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Status:
Autorzy: Kavitha M. S., Shenbagamuthuraman V., Nallanthighal Harsh Vaibhav, Sinha Sanyukta, Manian Rameshpathy, Gęca Michał Jan, Jambulingam Ranjitha, Kasianantham Nanthagopal
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 1 - 17
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
The main aim of this study was to evaluate the optimum conditions for extracting the total reducing sugar content for bioethanol production using spirulina algae. The spirulina algae was pretreated using microwave-assisted acid hydrolysis, and the parameters were optimized using response surface methodology (RSM). The selected independent parameters were microwave power (250–350 W), sulfuric acid concentration (1–7%), and time duration (1–5 min). The results showed that a maximum reducing sugar concentration of 3.8 mg/mL was produced at optimum conditions. ANOVA and R-squared (R2 ) value (99.87%) show the model was significant (p value is < 0.0001). Additionally, a study on optimization and modeling was conducted utilizing response surface methodology (RSM) as well as artificial neural networks (ANN) to evaluate the impact of temperature (30–40 °C), concentration of inoculum (1–5 g/L), and fermentation duration (12–45 h). This comparative assessment showed that the highest ethanol concentration of 1.824 g/L was achieved under optimal conditions of 30 °C, 5 g/L inoculum concentration, and 28.5 h duration, as determined by the high-performance liquid chromatography method. Finally, it is suggested that the RSM approach demonstrated superior performance with a higher R2 value (97.42%), p value is < 0.0001 (significant), and a lower mean square error (MSE) of 0.0065 compared to the ANN model.