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Enregistrement W2972689883 · doi:10.15244/pjoes/99099

Potential of Biochar-Anode ina Ceramic-Separator Microbial Fuel Cell (CMFC)with a Laccase-Based Air Cathode

2019· article· en· W2972689883 sur OpenAlexfundno aff
Pimprapa Chaijak, Chikashi Sato, Monthon Lertworapreecha, Chontisa Sukkasem, Piyarat Boonsawang, N. Evelin Paucar

Notice bibliographique

RevuePolish Journal of Environmental Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege of Family Physicians of CanadaCollege of Science and Engineering, University of MinnesotaIdaho State University
Mots-clésBiocharSeparator (oil production)Microbial fuel cellAnodeLaccaseCathodeMaterials scienceCeramicWaste managementPulp and paper industryEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemical engineeringChemistryElectrodeMetallurgyPyrolysisOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cost-effective biochar derived from rubber tree sawdust was prepared by low-temperature pyrolysis at 500ºC for 2 h.The biochar was placed as an anode electrode in the anode chamber of the novel model ceramic-separator microbial fuel cell (CMFC) with a laccase-based air cathode.The rubber wastewater (with 500 mg/L sulfate and 1000 mg/L COD) was used as an anolyte.Maximal volumetric power density (PD) of 3.26±0.08µW/m 3 , maximal volumetric current density of 3.20±0.07mA/m 3 , and system internal resistance of 1002 Ω were obtained.The post-treatment results showed sulfate removal and COD removal efficiencies of 88.26±1.29%and 89.77±0.45%,respectively.Our work provided a novel model of a low-cost and economically friendly MFC system.Moreover, this work demonstrated a potential route based on sustainable and economical biochar as a bio-anode for wastewater treatment in an MFC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations44
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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