3D-printed single-chamber microbial fuel cell biosensor reliably measures nitrates in environmental waters
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».