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Enregistrement W4413128961 · doi:10.3390/methane4030019

The Impact of a NiFe-Based Metal Alloy on CO2 Conversion to CH4 and Carboxylic Acids in a Microbial Electrosynthesis Cell

2025· article· en· W4413128961 sur OpenAlexaff
Emmanuel Onyekachi Nwanebu, Sabahudin Hrapovic, Fabrice Tanguay‐Rioux, Rihab Gharbi, B. Tartakovsky

Notice bibliographique

RevueMethane · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrosynthesisAlloyMetalMaterials scienceChemistryMetallurgyChemical engineeringEngineeringPhysical chemistryElectrochemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assessed the effects of NiFe-based metal catalysts on CO2 conversion to methane (CH4) and carboxylic acids in microbial electrosynthesis (MES) cells. A NiFeBi alloy, when electrodeposited on a conductive bioring cathode, significantly decreased CH4 production from 0.55 to 0.12 L (Lc d)−1 while enhancing acetate production to 1.0 g (Lc d)−1, indicating suppressed methanogenic activity and improved acetogenic activity. On the other hand, NiFeMn and NiFeSn catalysts showed varied effects, with NiFeSn increasing both CH4 and acetate production and suggesting potential in promoting both chain elongation and CO2 uptake. When these alloys were electrodeposited on a 3D-printed conductive polylactide (cPLA) lattice, the production of longer-chain carboxylic acids like butyrate and caproate increased significantly, indicating enhanced biocompatibility and nutrient delivery. The NiFeSn-coated cPLA lattice increased caproate production, which was further enhanced using an acetogenic enrichment. However, the overall throughput remained low at 0.1 g (Lc d)−1. Cyclic voltammetric analysis demonstrated improved electrochemical responses with catalyst coatings, indicating better electron transfer. These findings underscore the importance of catalyst selection and cathode design in optimizing MES systems for efficient CO2 conversion to value-added products, contributing to environmental sustainability and industrial applications.

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 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,264

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)0,0000,000

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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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