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Enregistrement W4413781668 · doi:10.1021/acsestwater.5c00125

Impact of Li/Na/K Nitrate Electrolytes on Commercial Photoelectrochemical Oxygen Demand Devices

2025· article· en· W4413781668 sur OpenAlexafffund
Joel Pennings, E. B. O’Donnell, Emma Schlatter, Katrina Suichies, Samantha Wheadon, Bersu Baştuğ Azer, Ahmet Gülsaran, Michael A. Pope, Mustafa Yavuz

Notice bibliographique

RevueACS ES&T Water · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensUniversity of GuelphMantech (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésNitrateElectrolyteOxygenInorganic chemistryChemistryEnvironmental scienceEnvironmental chemistryMaterials scienceElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the influence of nitrate-based electrolytes─specifically LiNO 3, NaNO 3, and KNO 3 ─on the performance, reproducibility, and operational efficiency of Photoelectrochemical Oxygen Demand (PeCOD) devices. A systematic evaluation was conducted across three operational concentration ranges to identify the interplay between ionic conductivity, charge transport dynamics, and reaction kinetics. The findings reveal that each electrolyte exhibits distinct advantages depending on the concentration regime, with KNO 3 offering superior conductivity and sensitivity in the high-concentration regimes, while preserving equivalent stability and reproducibility under lower concentration conditions than the alternatives. Modeling and analysis of the reaction rates highlight intrinsic electrolyte-specific variations which play a role in the overall sensitivity and selectivity of the system. These insights have significant implications for optimizing PeCOD devices in commercial and environmental applications, paving the way for further innovations in water quality monitoring and related fields.

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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,451

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,264 · 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'admission2
Résumé présentoui

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