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Enregistrement W4366492331 · doi:10.11159/iceptp23.152

Photocatalytic Fuel Cell Incorporated With Persulphate Activation for Electricity Production by Diluted Palm Oil Mill Effluent Treatment

2023· article· en· W4366492331 sur OpenAlexvenueno aff
Sze–Mun Lam, in-Chung Sin, Honghu Zeng

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Tunku Abdul RahmanL'Oreal USA
Mots-clésPalm oilEffluentPulp and paper industryWaste managementMillPhotocatalysisElectricity generationEnvironmental scienceChemistryEngineeringCatalysisPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a new and effective photocatalytic fuel cell incorporated with peroxydisulfate activation (PDS/PFC) system was devised to treat diluted palm oil mill effluent (POME) and electricity production.This designed system contained ZnO nanorod array (NRA)/Zn photoanode and copper oxide/Cu cathode.Compared to the PDS/photocatalytic (PC) activation and PFC alone, the PDS/PFC system revealed exceptional performance.Using 0.5 mM PDS, the PDS/PFC system exhibited the remarkable chemical oxygen demand (COD) removal efficiency of 78.4% and maximum power density (Pmax) of 6.981 mW cm -2 .The boosted photoeletrocatalytic activity can be attributed to the addition of PDS to extend the active species reactions from the interface of electrodes to the whole POME solution.Moreover, the PDS can serve as an effective electron acceptor to suppress the charge carrier recombination.The best PDS concentration was also scrutinized in the developed PDS/PFC system.The radical scavenging tests were also carried out to testify the existence of active species in the mineralization reaction.The comprehensive photoelectrocatalytic mechanism was finally elucidated.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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