Scalable Hybrid Arrays Overcome Electrode Scaling Limitations in Micro-Photosynthetic Power Cells
Notice bibliographique
Résumé
Micro-photosynthetic power cells (μPSCs), also known as biophotovoltaics (BPVs), represent sustainable and self-regenerating solutions for harvesting electricity from photosynthetic microorganisms. However, their practical deployment has been constrained by low voltage, low current output, and scaling inefficiencies. In this work, we address these limitations through a dual-optimization strategy: (i) systematic quantification of how electrode surface area influences key performance metrics, and (ii) based on our previous work we highlighted the novel hybrid modular array architectures that combine series and parallel connections of μPSCs. Three single μPSCs with electrode areas of 4.84, 19.36, and 100 cm2 were fabricated and compared, revealing that while open-circuit voltage remains largely area-independent (850–910 mV), both short-circuit current and maximum power scale with electrode size. Building on these insights, two hybrid array configurations fabricated from six 4.84 cm2 μPSCs achieved power outputs of 869.2 μW and 926.4 μW, equivalent to ~82–87% of the output of a large 100 cm2 device, while requiring only ~29% electrode area and ~70% less reagent volume. Importantly, these arrays delivered voltages up to 2.4 V, significantly higher than a single large device, enabling easier integration with IoT platforms and ultra-low-power electronics. A meta-analysis of over 40 reported BPV/μPSC systems with different electrode surface areas further validated our findings, showing a consistent inverse relationship between electrode area and power density. Collectively, this study introduces a scalable, resource-efficient strategy for enhancing μPSC performance, providing a novel design paradigm that advances the state of the art in sustainable bioenergy and opens pathways for practical deployment in distributed, low-power and IoT applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».