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Enregistrement W3006435673 · doi:10.1002/celc.202000040

A High‐Performance Membraneless Microfluidic Microbial Fuel Cell for Stable, Long‐Term Benchtop Operation Under Strong Flow

2020· article· en· W3006435673 sur OpenAlexafffund
Mehran Abbaszadeh Amirdehi, Nastaran Khodaparastasgarabad, Hamza Landari, Mir Pouyan Zarabadi, Amine Miled, Jesse Greener

Notice bibliographique

RevueChemElectroChem · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrofluidicsTerm (time)Flow (mathematics)Environmental scienceMaterials sciencePetroleum engineeringProcess engineeringNanotechnologyEngineeringMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Strong control over experimental conditions in microfluidic channels provides a unique opportunity to study and optimize membraneless microbial fuel cells (MFCs), particularly with respect to the role of flow. However, improved performance and transferability of results to the wider MFC community require improvements to device stability under all applied operational conditions. To address these challenges, we present an easy‐to‐fabricate membraneless MFC that combines i) O2 protection via a gas diffusion barrier, ii) integrated graphite electrodes, and iii) optimized electrode placement to avoid cross‐contamination under all applied flow rates. Attention to all of these design features in the same platform resulted in the operation of a MFC with a pure‐culture anaerobic Geobacter sulfurreducens biofilm for half a year, that is, six times longer than previously reported, without the use of an oxygen scavenger. As a result of higher device stability under high flow rates, power densities were four times higher than reported previously for microfluidic MFCs with the same biofilm.

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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