New insights into the application of microbial desalination cells for desalination and bioelectricity generation
Notice bibliographique
Résumé
Microbial desalination cell (MDC) is considered as a cost-effective substitution to the present energy-intensive desalination methods. Transfer of salt ions through ion exchange membranes towards the counter electrodes takes place through the utilization of self-generated bioelectricity and the concentration gradient. Ions transportation is one of the main challenges faced in MDCs to which less attention has been paid during the course of development. Therefore, new insights into the application of MDCs for efficient utilization of the generated bioelectricity for desalination are of high demand. In light of this, the present research thoroughly investigated the behavior of ions transportation and bioelectricity generation in three MDCs using three different salt solutions; NaCl, synthetic and artificial seawater. The findings obtained suggested that the efficiency of ions transportation and fouling behavior were influenced by salt compositions and concentration of the salt solution. Multivalent ions (i.e. Mg2+, Ca2+, and PO43-) were found more prone to precipitation on the CEM forming a scaling layer, whereas, inorganic deposition and biofouling development were more likely to happen on the AEM. This study also confirmed the occurrence of a significant back diffusion of K+ from catholyte into desalination chamber. Such back diffusion could limit the use of potassium buffer in catholyte in real-scale applications. Moreover, the coefficients of salt transfer and ion diffusion were calculated using mathematical model and Excel solver in three running MDCs. Low salt transfer and ion diffusion coefficients values obtained for all three MDCs could explain the general low performance of MDCs. Further studies are required to optimize the salt transfer and ion diffusion coefficients to boost MDC performance in general; affecting their real-scale implementation.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».