Charge-Free Mixing Entropy Battery Enabled by Low-Cost Electrode Materials
Notice bibliographique
Résumé
Salinity gradients are a vast and untapped energy resource. For every cubic meter of freshwater that mixes with seawater, approximately 0.65 kW h of theoretically recoverable energy is lost. For coastal wastewater treatment plants that discharge to the ocean, this energy, if recovered, could power the plant. The mixing entropy battery (MEB) uses battery electrodes to convert salinity gradient energy into electricity in a four-step process: (1) freshwater exchange; (2) charging in freshwater; (3) seawater exchange; and (4) discharging in seawater. Previously, we demonstrated a proof of concept, but with electrode materials that required an energy investment during the charging step. Here, we introduce a charge-free MEB with low-cost electrodes: Prussian Blue (PB) and polypyrrole (PPy). Importantly, this MEB requires no energy investment, and the electrode materials are stable with repeated cycling. The MEB equipped with PB and PPy achieved high voltage ratios (actual voltages obtained divided by the theoretical voltages) of 89.5% in wastewater effluent and 97.6% in seawater, with over 93% capacity retention after 50 cycles of operation and 97-99% over 150 cycles with a polyvinyl alcohol/sulfosuccinic acid (PVA/SSA) coating on the PB electrode.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».