Arraying of microphotosynthetic power cells for enhanced power output
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microphotosynthetic power cells (µPSCs) generate power through the exploitation of living photosynthetic microorganisms by harvesting sunlight. The thermodynamic limitations of this process restrict the power output of a single µPSC. Herein, we demonstrate µPSCs in four different array configurations to enhance power output from these power cells. To this effect, six µPSCs were arrayed in series, parallel, and combinations of series and parallel configurations. Each µPSC was injected with a 2 mL liquid culture of photosynthetic microorganisms (Chlamydomonas reinhardtii) in the anode and 2 mL of 25% (w/v) electron acceptor potassium ferricyanide (K 3 Fe(CN) 6 ) in the cathode. The combinations of µPSCs connected in series and parallel generated higher power than the individual series and parallel configurations. The combinations of six µPSCs connected in series and in parallel produced a high power density of 1914 mWm −2 in the presence of white fluorescent light illumination at 20 µEm −2 s −1 . Furthermore, to realize the array strategy for real-time applications, a 1.7 V/2 mA rating light-emitting diode (LED) was powered by combinations of series and parallel array configurations. The results indicate the reliability of µPSCs to produce electricity from photosynthetic microorganisms for low-power applications. In addition, the results suggest that a combination of microlevel photosynthetic cells in array format represents a powerful optimal design strategy to enhance the power output from µPSCs.
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».