3D printed cathodes for microbial electrolysis cell-assisted anaerobic digester: Evaluation of performance, resilience, and fluid dynamics
Notice bibliographique
Résumé
This study comprehensively evaluated the performance of 3D printed electrodes with different lattice structures (Cubic, Diamond, Schwartz, and SplitP) in microbial electrolysis cell-assisted anaerobic digestion (MEC-AD) systems under various power supply conditions (24 h ON, 18 h ON, 12 h ON, and 6 h ON). The shortest startup time (2 days) and the highest biomethane production (534.8 ± 30 L/m 3 ) under continuous power supply mode (24 h ON) was achieved by SplitP-MEC-AD, which possessed the largest surface area, but it achieved the lowest current density generation and biomethane production under intermittent power supply modes (18 h–6 h ON). The computational fluid dynamics analysis revealed that SplitP-MEC-AD experienced significantly high turbulence (turbulent kinetic energy = 0.86141 m 2 /s 2 , max fluid velocity = 2.95 m/s), which may have hindered the cathode biofilm combined with unfavorable intermittent power supply conditions. The highest current densities were always achieved by Cubic-MEC-AD, which had the lowest resistance. Diamond-MEC-AD (larger surface area and lower resistance) achieved the highest biomethane generation (411.4 ± 53.7 L/m 3 ) during the intermittent power supply. Cathodic microbial communities differed significantly among MEC-ADs, possibly due to varying geometries. Our research indicates that both Cubic and Diamond electrodes are suitable cathode choices for MEC-AD systems with further modifications.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».