Investigating microbial interactions in dual chamber microbial fuel cells using a hybrid substrate of synthetic wastewater and human urine
Notice bibliographique
Résumé
Microbial fuel cells (MFC) are emerging as a sustainable technology for wastewater treatment, utilizing microbial communities to transform waste substrates into valuable resources. The electrochemical behavior and dynamics of the microbial community inhabiting MFCs that utilize synthetic wastewater mixed with real human urine as anolyte have not been explored much. In this study electrochemical techniques, such as cyclic voltammetry (CV) and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) were harnessed to investigate the electrochemical performance and microbial population dynamics through 16 s metagenomic sequencing. Synthetic wastewater and varying dilutions of real human urine served as an anolyte, while acidic water(pH -2) as a catholyte across different batches of MFC. Three distinct batches were operated with anolytes that had urine concentrations of 20 %, 50 %, and 75 %, respectively. The CV demonstrated that when bacteria proliferate and biofilm develops gradually, the voltammograms region under the curve expands, a phenomenon that can be correlated to the anode's increasing capacitance. According to EIS assessments, the development of bacteria across the surface of the anode substantially reduces the impedance. The findings demonstrate that human urine contributes to essential ions and organic compounds, promoting microbial diversity and enhancing electron transfer processes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».