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Enregistrement W4313235994 · doi:10.14447/jnmes.v25i4.a11

Construction of an MFC Anaerobic-Aerobic Coupled Denitrification System and Its Performance Enhancement Method

2022· article· en· W4313235994 sur OpenAlexvenueno aff
Bo Dong, Yurong Li, Xinyue Li, Zhiting Chen, Yi Ge, Rui Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobial fuel cellAnaerobic exerciseDenitrificationPollutantBiochemical engineeringMicroorganismEnvironmental scienceTransformation (genetics)Environmental chemistryPulp and paper industryChemistryBacteriaBiologyEngineeringElectrodeBiochemistryNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared with a microbial fuel cell (MFC) of single flora, the MFC of mixed flora provide much better denitrification and electricity generation performance. Therefore, in-depth analysis of the kinetic features such as the structures of various types of microflora in MFCs is of important theoretical and practical significance. There is little existing research on the electricity generation and pollutant removal process of cathode microorganisms and the functions of microbial flora. To this end, this paper constructs an MFC anaerobic-aerobic coupled denitrification system and studies its performance enhancement method. First, the basic principle of MFC biological denitrification was expounded, the kinetics was introduced into the analysis of the reaction between the MFC microorganisms and pollutants, and the migration and transformation occurring in the reaction process and the mechanism of transformation speed changes were revealed. Then, the analysis and calculation methods for the electrochemical parameters and microbial diversity index in MFC were explained in detail, and the experimental results and analysis conclusions were given.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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