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Enregistrement W4363650595 · doi:10.3390/pr11041157

Mathematical Modeling of Microbial Electrolysis Cells for Enhanced Urban Wastewater Treatment and Hydrogen Generation

2023· article· en· W4363650595 sur OpenAlexafffund
Narges Rahimi, Ursula Eicker

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésWastewaterElectrolysisHydrogen productionMicrobial electrolysis cellRenewable energySewage treatmentWaste managementEnvironmental engineeringChemistryEnvironmental scienceHydrogenPulp and paper industryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional wastewater treatment plants (CWTPs) are intensive energy consumers. New technologies are emerging for wastewater treatment such as microbial electrolysis cells (MECs) that can simultaneously treat wastewater and generate hydrogen as a renewable energy source. Mathematical modeling of single and dual-chamber microbial electrolysis cells (SMEC and DMEC) has been developed based on microbial population growth in this study. The model outputs were validated successfully with previous works, and are then used for comparisons between the SMEC and DMEC regarding the hydrogen production rate (HPR). The results reveal that the daily HPR in DMEC is higher than in SMEC, with about 0.86 l H2 and 0.52 l H2, respectively, per 1 L of wastewater. Moreover, the results have been used to compare the HPR in water electrolysis (WE) processes and MECs. WE consume 51 kWh to generate 1 kg of hydrogen, while SMEC and DMEC require only 30 kWh and 24.5 kWh, respectively.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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