Voltage control for membrane capacitive de-ionization cell for higher energy efficiency in salt removal
Notice bibliographique
Résumé
Membrane Capacitive DeIonization (MCDI) cells have proven to be advantageous in water desalination and ions removal. Therefore, the time has come to introduce an alternative water purification technique to reduce the global water shortage. MCDI is known to be environmentally friendly, energy efficient and economical. Besides its reduced energy footprint, recent applications underline the regenerated energy during the desorption phase, which makes the MCDI as a potential cleaner energy source. Thus, a large number of scientific publications addressing problems and enhancing the performance of an MCDI have been published. In this paper, we have developed a simple and inexpensive method to control the adsorption voltage of the cells. So, the ion adsorption/desorption mechanisms of the MCDI will be controlled by a variable charging voltage applied to the cell.The entire response of controlled MCDI integrated model was created and he simulated results were compared with the experimental ones in order to validate the results. Accordingly, the controller parameters were tuned using the genetic algorithm optimization technique, based on the integral time absolute error criterion. Furthermore, the experimental results reveal that the control of the cell had increased the salt retention by 50%, the quantity of removed salt by the energy unit was improved by 10%, and the cell energy ratio from 28% to 32%.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».