基于人工神经网络的模块化植物-微生物燃料电池系统的堆级工程与预测性诊断

《International Journal of Hydrogen Energy》：Stack-level engineering and predictive diagnostics of a modular plant–microbial fuel cell system using artificial neural networks

　　

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  通过增材制造制备的六单元模块化PMFC堆。
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  在田间条件下堆极化稳定且无反电压。
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  ANN（20–10）预测多单元电压，R² = 0.9866。
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  实时堆诊断实现预测性电压均衡。
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  该架构在方法论上与氢燃料电池堆具有相关性。

章节摘要

引言

日益加剧的全球能源危机以及化石燃料燃烧带来的严重环境影响，推动了人们对碳中和能量转换技术的积极探索。在这些创新技术中，微生物燃料电池（MFCs）作为一种革命性的生物电化学系统脱颖而出，它通过产电细菌的代谢活动直接将化学能转化为电能，这些细菌充当活体催化剂[1]、[2]。这一技术的一个重要演进是

植物与实验场地

番石榴（Psidium guajava L.）因其活跃的根系以及向根际释放有机分泌物而被选中，这两者均会影响根际相关微生物群落的结构和动态[14]。该系统在墨西哥塔毛利帕斯州阿尔塔米拉（22.2691328, ?97.8419712）的灌溉农业条件下实施。

土壤理化特性表征

土壤样本（0–30 cm）由Fertilab分析（报告编号：SU-264694）。有机质（OM）通过Walkley-Black法进行湿氧氧化测定

生物电化学堆性能

模块化六单元PMFC堆在墨西哥阿尔塔米拉的实地农业条件下展现了稳健的能量采集能力。系统达到了1.159 V的峰值开路电压（OCV），每单元最大功率密度为4.15 mW m^?2。这些实验结果如图4(a和b)中的极化和功率密度曲线所示。

这一性能可归因于土壤理化特性和堆叠几何优化的共同影响

结论

本研究提出了一个模块化六单元PMFC堆，集成了增材制造、堆级电化学优化、基于ANN的电压预测以及嵌入式监测，并在实际农业条件下运行。该系统表现出类似于氢燃料电池堆的行为，包括稳定的极化响应、反电压缓解以及非均质环境下的单元间均衡。一致的多单元性能为分布式堆提供了洞察

CRediT作者贡献声明

Jazmín del Carmen Rojas-Sánchez：撰写——初稿、软件、方法论、调查、概念构思。Marco Antonio Merino-Trevi?o：撰写——初稿、软件、数据整理、概念构思。Wilgince Apollon：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、方法论、调查、概念构思。Sathish-Kumar Kamaraj：撰写——审阅与编辑、验证、方法论、调查、概念构思。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文所述工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

JCRS感谢墨西哥国家科学与技术咨询委员会提供的CVU 2019655国家奖学金博士奖学金。KSK感谢SIP-IPN（SIP-20240941、20253452和20260802）的资金支持，并向IPN、科学与人文、技术与创新秘书处（Secihti）以及墨西哥教育部表示感谢。

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