Optimized design and protocols eliminate power density gap between microbial fuel cells at different scales
Notice bibliographique
Résumé
In addition to offering a promising approach for niche applications in environmental sensing and portable power sources, microfluidic microbial fuel cells (MFCs) can also accelerate the development of mainstream energy applications through studies into fundamental mechanisms and optimization, without complications from nutrient cycling, membrane fouling, or uncontrollable concentration gradients. However, the main hurdle in leveraging microfluidic MFCs for discovery and optimization is their underperformance compared to macrosystems on certain key metrics, notably area-normalized power. To bridge this gap, we showcase a strategy that focuses on (i) technology improvements, (ii) establishment of new performance benchmarks, and (iii) presentation of a universally applicable normalization method for direct comparisons across all MFC scales and that complements areal power densities. Using a pure-culture Geobacter sulfurreducens electroactive biofilm (EAB) applied to a new system that adheres to the strategy above, we observed optimal anode colonization, resulting in the highest recorded power density for a microfluidic MFC of 3.88 W m-2 (24.37 kW m-3) and a normalized energy recovery (0.21 kWh m-3) that nearly matches the average value observed in macrosystems. With these results, the performance gap between micro- and macroscale MFCs is closed, and a road map to move forward is presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».