Optical Interactions in Bio-Electricity Generation from Photosynthesis in Microfluidic Micro-Photosynthetic Power Cells
Notice bibliographique
Résumé
Within the realm of renewable energy sources, biological-based power systems have emerged as pivotal players particularly suited for low- and ultra-low-power applications. Unlike microbial fuel cells (MFCs), which invariably rely on external carbon feedstock, micro-photosynthetic cells (µPSCs) exhibit a unique feature by operating independently of organic fuel. They harness the principles of photosynthesis and respiration to generate electricity in both illuminated and dark settings through water-splitting reactions. Here, we present a viable, easy, and cost-effective method to fabricate µPSCs. We meticulously examined the performance of a fabricated µPSC under varying illuminations and even in the absence of light. With an electrode surface area spanning 4.84 cm2, the µPSC achieved its peak power output of 200.6 µW when exposed to an illumination of 2 µmolm−2s−1 (equivalent to 147 lux). Of the three light intensities studied, 2 µmolm−2s−1, 8 µmolm−2s−1 (595 lux), and 20 µmolm−2s−1 (1500 lux), the µPSC exhibited its optimal performance at a light intensity of 2 µmolm−2s−1, establishing this as the ideal operational illumination. Furthermore, intermittent toggling of the illumination had no discernible impact on the µPSC’s performance. However, subjecting it to a dark environment for 30 min resulted in a reduction in the maximum power to 81 µW, marking a significant 119% decrease when compared to the peak power output achieved under 2 µmolm−2s−1 illumination.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».