Renewable Power Generation by Reverse Electrodialysis Using an Ion Exchange Membrane
Notice bibliographique
Résumé
Reverse electrodialysis (RED) is a promising technology to extract sustainable salinity gradient energy. However, the RED technology has not reached its full potential due to membrane efficiency and fouling and the complex interplay between ionic flows and fluidic configurations. We investigate renewable power generation by harnessing salinity gradient energy during reverse electrodialysis using a lab-scaled fluidic cell, consisting of two reservoirs separated by a nanoporous ion exchange membrane, under various flow rates (qf) and salt-concentration difference (Δc). The current-voltage (I-V) characteristics of the single RED unit reveals a linear dependence, similar to an electrochemical cell. The experimental results show that the change of inflow velocity has an insignificant impact on the I-V data for a wide range of flow rates explored (0.01–1 mL/min), corresponding to a low-Peclet number regime. Both the maximum RED power density (Pc,m) and open-circuit voltage (ϕ0) increase with increasing Δc. On the one hand, the RED cell’s internal resistance (Rc) empirically reveals a power-law dependence of Rc∝Δc−α. On the other hand, the open-circuit voltage shows a logarithmic relationship of ϕ0=BlnΔc+β. These experimental results are consistent with those by a nonlinear numerical simulation considering a single charged nanochannel, suggesting that parallelization of charged nano-capillaries might be a good upscaling model for a nanoporous membrane for RED applications.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».