Membranes for bioelectrochemical systems: challenges and research advances
Notice bibliographique
Résumé
Increasing energy demand has been a big challenge for current society, as the fossil fuel sources are gradually decreasing. Hence, development of renewable and sustainable energy sources for the future is considered one of the top priorities in national strategic plans. Bioenergy can meet future energy requirements - renewability, sustainability, and even carbon-neutrality. Bioenergy production from wastes and wastewaters is especially attractive because of dual benefits of energy generation and contaminant stabilization. There are several bioenergy technologies using wastes and wastewaters as electron donor, which include anaerobic digestion, dark biohydrogen fermentation, biohydrogen production using photosynthetic microorganisms, and bioelectrochemical systems (BESs). Among them BES seems to be very promising as we can produce a variety of value-added products from wastes and wastewaters, such as electric power, hydrogen gas, hydrogen peroxide, acetate, ethanol etc. Most ofthe traditional BES uses a membrane to separate the anode and cathode chamber, which is essential for improving microbial metabolism on the anode and the recovery of value-added products on the cathode. Performance of BES lacking a membrane can be seriously deteriorated, due to oxygen diffusion or substantial loss of synthesized products. For this reason, usage of a membrane seems essential to facilitate BES performance. However, a membrane can bring several technical challenges to BES application compared to membrane-less BES. These challenges include poor proton permeability, substrate loss, oxygen back diffusion, pH gradient, internal resistance, biofouling, etc. This paper aims to review the major technical barriers associated with membranes and future research directions for their application in BESs.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».