微生物脱盐电池（MDC）在废水回收、海水淡化与同步发电中的综合实验研究：机器学习与热成像技术的创新应用

本综述系统探讨了微生物脱盐电池（MDC）在废水处理、海水淡化及同步发电中的多效应用，通过集成机器学习（ML）预测模型与热成像分析技术，深入解析了盐度、COD、pH等关键参数对系统性能的协同影响。研究突破了传统脱盐技术的高能耗瓶颈，为可持续水-能源联供提供了创新解决方案，具有显著的工程应用潜力。

　　

Material and methods

微生物脱盐电池（MDC）是微生物燃料电池（MFC）的进阶应用，可同步实现发电与脱盐过程。其核心结构包含三个串联腔室：（1）阳极腔，富含有机化合物和电活性微生物；（2）脱盐腔，用于去除盐分；（3）阴极腔，完成电化学循环。系统通过维持特定环境条件，优化离子迁移与微生物代谢的协同作用。

Research Methodology

本研究采用三腔室MDC，在五种不同废水与盐度条件下进行实验循环。废水取自Kashan市政处理厂，盐水源自波斯湾和里海，用于探究化学需氧量（COD）与盐度对系统性能的影响。实验全面监测环境因子（温度、湿度、光照强度）及性能指标（电压、pH、总溶解固体（TDS）、电导率（EC）等），并通过机器学习模型预测脱盐效率与能源输出。

MDC performance parameters

研究使用不同废水样本及盐水源（里海与波斯湾）评估初始COD与盐度对MDC性能的影响。结果表明：较高初始盐度显著提升脱盐效率，最高达96%；高初始COD浓度亦促进COD降解。电压输出与脱盐速率呈正相关，最高记录达1099 mV。热成像分析揭示热量分布、离子迁移与微生物活性的直接关联，为系统能效优化提供可视化依据。

Conclusions

本研究通过创新性实验技术、热成像与机器学习模型，全面评估了MDC的系统行为，证实其作为高效多功技术可同步实现废水处理、脱盐与发电。实验表明，高盐度环境（如96%脱盐率）与可控氧供应（峰值电压1099 mV）显著提升性能。机器学习预测与实验数据高度吻合，为MDC的规模化应用提供了可靠优化路径。热成像技术首次应用于MDC诊断，直观呈现热分布与能量损耗机制，突破了传统监测局限。