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Enregistrement W2950576938 · doi:10.1002/cjce.23575

Treatment of the real boiler cleaning wastewater in an anaerobic fluidized bed microbial fuel cell: Organic matter degradation, bioelectrochemistry, and kinetics

2019· article· en· W2950576938 sur OpenAlexvenueno aff
Jiating Wang, Xinmin Liu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobial fuel cellChemistryChemical oxygen demandPulp and paper industryWastewaterFerrousCitric acidWaste managementNuclear chemistryAnodeOrganic chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A single chambered air cathode anaerobic fluidized bed microbial fuel cell (AFB‐MFC) was simultaneously used to dispose of the real boiler cleaning wastewater (BCW) containing a high concentration of citric acid and to generate renewable energy. At the temperature of 40 °C and flow rate of 5.22 mL/s, the removal efficiency and power density were improved in AFB‐MFC with the abiotic cathode of the Pt/C modified carbon cloth. With the real boiler cleaning wastewater fed as substrate, the maximal removal efficiency of chemical oxygen demand (COD) in AFB‐MFC was up to 90 %, which was higher than the corresponding value of 84 % obtained in the anaerobic biological fluidized bed reactor (ABFBR). The maximum voltage and the maximum power density were 424.6 mV and 18.68 mW/m 2 , respectively, when the external resistance was 5000 Ω. Furthermore, the Haldane inhibition model was well fitted with experiment data (R 2 = 0.97–0.98) in AFB‐MFC/ABFBR. The inhibition of citric acid degradation in ABFBR was stronger than that of AFB‐MFC. The bioelectrochemical system of AFB‐MFC not only improved the charge transfer and but also accelerated the reaction rate of citric acid. The reduction of the ferric ion and oxidation of ferrous ion in AFB‐MFC played important roles in the degradation reaction of critic acid.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,153 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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