Current density performance prediction for a microbial electrolysis cell using machine learning methods

2026-09-03

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OA

AI

DOI：10.1016/j.jwpe.2026.110840

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摘要

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• 评估了8种机器学习模型以预测MEC中生物阳极电流密度。 • CNN-NARX在独立测试集上获得了最高的决定系数。 • 该研究基于150天的MEC运行提供了实验性概念验证。 • SHAP识别出pH、乙酸和光密度为最具影响力的预测因子。 • 数据驱动建模显示出在废水处理应用中监测MEC的潜力。

Keyword:

Artificial neural networks

Microbial electrolysis cells

Process modelling

Wastewater

Energy projects