Electrochemical modeling of algae-driven micro-photosynthetic power cell
Notice bibliographique
Résumé
Environmentally responsible and minimal natural variation in electric power generation has been a goal of researchers for several decades. With the establishment of the electrical power generation potential from microalgae’s photosynthesis, several researchers revealed interesting microbial fuel cell configurations to improve the output of electrical parameters. However, little work is done to understand the electrical charge collected from photosynthesis. This article proposes a fuel cell-based electrochemical modeling of the micro-photosynthetic power cell. The model is developed, excluding significant analytical assumptions at stationary conditions. Due to the complexity of modeling the electron release from photosynthesis, the electron release reactions are substituted with a simpler redox coupler of similar electric potential to that of photosynthesis. The micro-photosynthetic power cell revealed that the electron collection rate does not directly correlate to the photosynthesis electron chain. It might remain constant for a specific electrical load. The peak power is obtained at a different operating loading than the internal resistance of the device. The experimental open circuit voltage ([Formula: see text]0.96[Formula: see text]V) and the peak power ([Formula: see text]0.18[Formula: see text]mW) are predicted accurately by this modeling approach. The results show that the fill factor remains constant with respect to several effective electrode surface areas. Based on this theoretical modeling, we believe that with optimized algal physiological state and micro-photosynthetic power cell’s effective surface area, this micro-photosynthetic power cell will be useful for application in low-power applications.
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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) | 0,000 | 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 ».