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Enregistrement W4401954743 · doi:10.18280/mmep.110822

Electrochemical Energy Generation by Reusing Domestic Gray Water

2024· article· en· W4401954743 sur OpenAlexvenueno aff
Hugo Rivera-Aquino, Ciro Rodríguez, Julio Cesar-Minga, Diego Rodriguez

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
Mots-clésGreywaterEnvironmental scienceReuseEnvironmental economicsEnergy conservationEfficient energy useSustainabilityScalabilityAlternative energySustainable energyComputer scienceEnvironmental engineeringProcess engineeringEngineeringWastewaterWaste managementRenewable energyElectrical engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This study explores the potential of converting domestic graywater into electrochemical energy as a sustainable energy solution amidst growing environmental concerns. Employing a custom-designed galvanic cell prototype, the research aims to transform the chemical energy in graywater into electrical energy through redox reactions, quantifying the electrical potential generated. Results demonstrate the prototype's success in generating an average no-load voltage of 5.1907 volts, effectively powering low-power devices like LEDs and validating the viability of greywater as an alternative energy source. However, the study acknowledges limitations such as the prototype's small scale and the potential impact of varied graywater compositions on energy efficiency, suggesting cautious application at larger scales. Future research directions include enhancing prototype efficiency and scalability, understanding the effects of different graywater compositions, and conducting long-term performance assessments. The study contributes to sustainable energy research by offering a novel approach to wastewater energy recovery, promoting environmental sustainability and efficient energy utilization.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,173 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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