A Mini-Review on Applications of 3D Printing for Microbial Electrochemical Technologies
Notice bibliographique
Résumé
For the past two decades, many successful applications of microbial electrochemical technologies (METs), such as bioenergy generation, environmental monitoring, resource recovery, and platform chemicals production, have been demonstrated. Despite these tremendous potentials, the scaling-up and commercialization of METs are still quite challenging. Depending on target applications, common challenges may include expensive and tedious fabrication processes, prolonged start-up times, complex design requirements and their scalability for large-scale systems. Incorporating the three-dimensional printing (3DP) technologies have recently emerged as an effective and highly promising method for fabricating METs to demonstrate power generation and biosensing at the bench scale. Notably, low-cost and rapid fabrication of complex and miniaturized designs of METs was achieved, which is not feasible using the traditional methods. Utilizing 3DP showed tremendous potentials to aid the optimization of functional large-scale METs, which are essential for scaling-up purposes. Moreover, 3D-printed bioanode could provide rapid start-up in the current generation from METs without any time lags. Despite numerous review articles published on different scientific and applied aspects of METs, as per the authors’ knowledge, no published review articles explicitly highlighted the applicability and potential of 3DP for developing METs. Hence, this review targets to provide a current overview and status of 3DP applications for advancing METs and their future outlook.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».