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Enregistrement W4404339958 · doi:10.26434/chemrxiv-2024-dtjvk

All-graphite microchannel microbial fuel cells with high-power generation and conversion efficiency

2024· preprint· en· W4404339958 sur OpenAlexafffund
Linlin Liu, William Varroy, Marc-Antoine Bansept, Changhong Cao, Denis Boudreau, Jesse Greener

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrobial fuel cellMicrochannelGraphiteElectricity generationProcess engineeringFuel cellsMaterials sciencePower (physics)Environmental scienceNuclear engineeringNanotechnologyChemical engineeringEngineeringPhysicsThermodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we present a new “all-graphite” concept in microfluidic fuel cells, applied to microbial fuel cells (MFCs). The all-graphite microfluidic MFCs were fabricated by milling channels directly into the electrodes. Two such electrode channels were affixed face-to-face with separation by an ion exchange membrane to form a complete MFC. Three such MFCs were fabricated with simple straight channels having different channel heights and activated with pure culture anaerobic Geobacter sulfurreducens electroactive biofilm. After the proof-of-principle and correlation between the channel height and electroactive biofilm thickness, we demonstrated improvements on power and current outputs using a fourth design, which featured a high surface area provided by pillars. A high acetate conversion efficiency of more than 80% and low internal resistance of 1.2 kΩ were achieved using the pillar MFC. Additionally, a high-power density of 4.7 W m-2 was obtained with a straight channel MFC.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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