Recent progress in microbial fuel cells using substrates from diverse sources
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Increasing untreated environmental outputs from industry and the rising human population have increased the burden of wastewater and other waste streams on the environment. The most prevalent wastewater treatment methods include the activated sludge process, which requires aeration and is, therefore, energy and cost-intensive. The current trend towards a circular economy facilitates the recovery of waste materials as a resource. Along with the amount, the complexity of wastewater is increasing day by day. Therefore, wastewater treatment processes must be transformed into cost-effective and sustainable methods. Microbial fuel cells (MFCs) use electroactive microbes to extract chemical energy from waste organic molecules to generate electricity via waste treatment. This review focuses use of MFCs as an energy converter using wastewater from various sources. The different substrate sources that are evaluated include industrial, agricultural, domestic, and pharmaceutical types. The article also highlights the effect of operational parameters such as organic load, pH, current, and concentration on the MFC output. The article also covers MFC functioning with respect to the substrate, and the associated performance parameters, such as power generation and wastewater treatment matrices, are given. The review also illustrates the success stories of various MFC configurations. We emphasize the significant measures required to fill in the gaps related to the effect of substrate type on different MFC configurations, identification of microbes for use as biocatalysts, and development of biocathodes for the further improvement of the system. Finally, we shortlisted the best performing substrates based on the maximum current and power, Coulombic efficiency, and chemical oxygen demand removal upon the treatment of substrates in MFCs. This information will guide industries that wish to use MFC technology to treat generated effluent from various processes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,016 | 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 découle