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Enregistrement W4317042433 · doi:10.1002/cjce.24847

Treatment of phenolic wastewater by anaerobic fluidized bed microbial fuel cell filled with polyaniline–macroporous adsorption resin as multifunctional carrier

2023· article· en· W4317042433 sur OpenAlexvenueno aff
Xinmin Liu, Xiude Hu, Qingjie Guo

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionPolyanilineMaterials scienceChemical engineeringFourier transform infrared spectroscopySorptionPolymerizationWastewaterScanning electron microscopeComposite materialNuclear chemistryPolymerChemistryOrganic chemistryWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The modified resin is used as a multifunctional biological carrier to treat phenolic wastewater (PW) in an anaerobic fluidized bed microbial fuel cell (AFB‐MFC). First, the modified resin was prepared, and the conductive polyaniline (PANI) was polymerized in situ on the surface and pores of the macroporous adsorption resin (MAR) to prepare the modified resin composite material (MAR/PANI). A series of modified resins with different mass ratios of resin and aniline were prepared. The modified resins were characterized by Fourier‐transform infrared spectroscopy, scanning electron microscopy (SEM), specific surface area, and pore structure analysis. Materials Studio (MS) software was used to study the internal interaction forces of PANI and MAR, and the molecular dynamics simulation method was used to analyze and calculate the cohesive energy density. The simulation results are qualitatively consistent with the experimental data. The sorption module in the MS software was used to study the adsorption behaviour of the modified resin to the organic components in the wastewater, and the adsorption mechanism was explained on the atomic scale. When the modified resin with m (MAR):m(An) = 1:0.6 was used in the AFB‐MFC, the chemical oxygen demand removal efficiency of wastewater was increased by 26.2%–88.90%, the voltage was increased by 98.46%–489.2 mV, and power density was increased by 303.28%–131.43 ± 0.17 mW/m 2 .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,163 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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