Review on Microphotosynthetic Power Cells—A Low‐Power Energy‐Harvesting Bioelectrochemical Cell: From Fundamentals to Applications
Notice bibliographique
Résumé
Biophotoelectrochemical cells are gaining prominence in recent years due to the necessity of sustainable power generation at both micro‐ and macroscale. Toward this direction, microphotosynthetic power cells (μ‐PSC) play a vital role in generating clean energy. The μ‐PSC generates sustainable power under light and in the dark through the photosynthesis and respiration of photosynthetic microorganisms or cells, such as cyanobacteria and green algae. Herein, particulars on μ‐PSCs from fundamentals to real‐time applications are provided. The state of the art of μ‐PSCs, in terms of the principle of operation, design, and materials is presented. μ‐PSCs reported to date are classified based on design, operating parameters, and photosynthetic organisms. In addition, details on the metrics and factors influencing the performance of μ‐PSCs are also discussed. The need for the development of mathematical and electrical equivalent models of μ‐PSCs and the progress in these areas are briefed. Current challenges for μ‐PSCs’ commercialization are identified as high cost and low power densities, and the factors that are leading to low power density and high cost are explored and are also discussed. In addition, the potential solutions to overcome these challenges are investigated.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».