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Enregistrement W4408964059 · doi:10.1016/j.jece.2025.116277

3D-printed single-chamber microbial fuel cell biosensor reliably measures nitrates in environmental waters

2025· article· en· W4408964059 sur OpenAlexaff
Mehran Janmohammadi, Baiqian Shi, Tanveer M. Adyel, David McCarthy

Notice bibliographique

RevueJournal of environmental chemical engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésMicrobial fuel cellBiosensorSingle chamberEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistryMaterials scienceNanotechnologyElectrodeBiomedical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study introduces a novel single-chamber microbial fuel cell (MFC) design employing various anode materials (carbon felt, carbon cloth, and Toray carbon paper) to detect nitrate in synthetic wastewater and environmental samples. Key parameters, including organic matter concentration (ranging from 100 to 1000 mg/L sodium acetate (NaAc)), external resistance (240–1000 Ω), and feeding flow rate (3.5 and 8.5 mL/min), were investigated to understand their impact on the MFC's performance. The optimised parameters were identified as 300 mg/L NaAc concentration, 240 Ω external resistance, and 3.5 mL/min flow rate. The MFCs were calibrated using synthetic wastewater with nitrate concentrations of 0 (blank sample), 0.5, 1, 2, 2.5, and 5 mg/L, demonstrating high sensitivity and a robust logarithmic correlation (R² = 0.92) within this range. The investigation was extended to real environmental water samples collected from four distinct rivers in Melbourne, Australia to validate the lab results. The optimised MFC biosensor successfully detected nitrate concentrations as low as 0.18 mg/L in these samples. This performance highlights the biosensor's potential for real-world water quality monitoring. To enhance the practicality of this technology for field-scale applications, such as early warning systems for detecting illicit discharges in natural water bodies, future work is needed. Key challenges of this technology include reducing the exposure of oxygen to the microbial community and maintaining a constant organic matter background concentration. • Introducing cost-effective, open source MFC biosensors using 3D-printing. • Optimised MFC biosensor detected nitrate as low as 0.18 mg/L in environmental waters. • MFC showed promise for simultaneous detection of nitrate and organic matter. • Validation of reproducibility of MFC biosensors for nitrate trend detection.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,153 · 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.

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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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