Microbial desalination cell for concurrent hydrogen peroxide production and desalination
Notice bibliographique
Résumé
Microbial desalination cells (MDCs) are novel desalination approaches because of using biocatalyst, with the ability to convert organic waste to bioenergy in various forms, to desalinate salty water. If MDCs were applied to the production of hydrogen peroxide, which is an important green oxidant, less energy-intensive and eco-friendly hydrogen peroxide production can be achieved during desalination. Here, we examined MDCs for concurrent hydrogen peroxide and desalination by varying an applied voltage, initial sodium chloride concentration, electrode materials, oxygen concentration, catholyte pH and catholyte concentration. The hydrogen peroxide production rate and salt removal rate (SR) increased by 0·033 kg (H2O2/m3)/h and 197·5 mg/(L·h) with increasing applied voltage. Carbon felt showed the highest hydrogen peroxide production (0·197 kg H2O2/m3) but the lowest SR (119·0 mg/(L·h)). Compared with air supply, pure oxygen supply dramatically improved hydrogen peroxide production (100%), but the SR only slightly improved (10%). With increasing sodium chloride concentration from 5 to 30 g/L, the hydrogen peroxide production and the SR increased, reaching 0·261 kg H2O2/m3 at 30 g/L and 236 mg/(L·h) at 20 g/L, respectively. The highest hydrogen peroxide production was achieved at catholyte pH 4, but the highest SR was achieved at pH 7. With increasing catholyte concentration from 5 to 100 mM, the hydrogen peroxide production and the SR increased.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».