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Enregistrement W2984789005 · doi:10.1021/acsomega.9b01854

Harvesting Energy from Multiple Microbial Fuel Cells with a High-Conversion Efficiency Power Management System

2019· article· en· W2984789005 sur OpenAlexafffund
Cong‐Long Nguyen, B. Tartakovsky, L. A. Woodward

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensNational Research Council CanadaÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésMicrobial fuel cellVoltageRenewable energyElectricity generationEnergy harvestingMaximum power principleCapacitorElectricityOpen-circuit voltagePower managementPower (physics)Electrical engineeringComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct electricity production from waste biomass in a microbial fuel cell (MFC) offers the advantage of producing renewable electricity at a high Coulombic efficiency. However, low MFC voltage (below 0.5 V) necessitates the simultaneous operation of multiple MFCs controlled by a power management system (PMS) adapted for operating bioelectrochemical systems with complex nonlinear dynamics. This work describes a novel PMS designed for efficient energy harvesting from multiple MFCs. The PMS includes a switched-capacitor-based converter, which ensures operation of each MFC at its maximum power point (MPP) by regulating the output voltage around half of its open-circuit voltage. The open-circuit voltage of each MFC is estimated online regardless of MFC internal parameter knowledge. The switched-capacitor-based converter is followed by an upconverter, which increases the output voltage to a required level. Advantages of the proposed PMS include online MPP tracking for each MFC and high (up to 85%) power conversion efficiency. Also, the PMS prevents voltage reversal by disconnecting an MFC from the circuit whenever its voltage drops below a predefined threshold. The effectiveness of the proposed PMS is verified through simulations and experimental runs.

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 seuil0,003

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,143
Écart entre enseignants0,141 · 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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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