In situ generation of highly localized chlorine by laser-induced graphene electrodes during electrochemical disinfection
Notice bibliographique
Résumé
Laser-induced graphene (LIG) has gained popularity for electrochemical water disinfection due to its efficient antimicrobial activity when activated with low voltages. However, the antimicrobial mechanism of LIG electrodes is not yet fully understood. This study demonstrated an array of mechanisms working synergistically to inactivate bacteria during electrochemical treatment using LIG electrodes, including the generation of oxidants, changes in pH-specifically high alkalinity associated with the cathode, and electro-adsorption on the electrodes. All these mechanisms may contribute to the disinfection process when bacteria are close to the surface of the electrodes where inactivation was independent of the reactive chlorine species (RCS); however, RCS was likely responsible for the predominant cause of antibacterial effects in the bulk solution (i.e., ≥100 mL in our study). Furthermore, the concentration and diffusion kinetics of RCS in solution was voltage-dependent. At 6 V, RCS achieved a high concentration in water, while at 3 V, RCS was highly localized on the LIG surface but not measurable in water. Despite this, the LIG electrodes activated by 3 V achieved a 5.5-log reduction in Escherichia coli (E.coli) after 120-min electrolysis without detectable chlorine, chlorate, or perchlorate in the water, suggesting a promising system for efficient, energy-saving, and safe electro-disinfection.
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 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 | 0,000 | 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 ».