Messai × Helmholtz-UFZ
Live-Briefing zur Kooperation
Die Datenschicht für mechanistische Bioelektrochemie.
Parameter, Priors (A-priori-Verteilungen) und Modell-Setups auf Korpusebene – abgestimmt auf Dr. Benjamin Korths Arbeiten zu Thermodynamik, Kinetik und Energieeffizienz elektroaktiver Mikroorganismen.
01 · Modell-Setups, die Ihnen vertraut sein dürften
Öffnen Sie jede Konfiguration im Labor
Jede bringt ihre maßgebliche Physik mit – die gekoppelten partiellen Differentialgleichungen und die Kinetik sind das Modell. Klicken Sie auf eine Karte, um ihre Details im Live-Katalog zu öffnen.
Mikrobielle Elektrosynthese
Carbon FixerEine rückwärts betriebene MFC: Elektronen + CO₂ → Acetat/Butyrat. Sporomusa ovata auf einer Kathode bei −0,4…−1,2 V vs. SHE.
Butler–Volmer + HER · CO₂/HCO₃⁻/CO₃²⁻-Gleichgewichte + Stofftransport · Wood–Ljungdahl-Flussbilanz · Monod mit mehreren Produkten
Zweikammer-MEC
Hydrogen EngineExoelektrogene an der Anode oxidieren Acetat; eine Vorspannung von ~0,4–0,8 V treibt die H₂-Entwicklung an der Kathode. Energieausbeute 150–400 % bezogen auf den Energieeintrag.
Butler–Volmer mit Biofilm-Leitung (Marcus–Hush) · Monod-Wachstum · Volmer–Heyrovsky–Tafel-HER · Nernst–Planck über die CEM
Ressourcenrückgewinnung / MDC
Circular MinerBioelektrodialyse mit drei Kammern: kathodische Reduktion + Ionenrückgewinnung + Entsalzung. Nettoenergie −0,5…+0,3 kWh·m⁻³.
Nernst–Planck-Mehrionentransport · Donnan-Gleichgewichte an Membranen · Butler–Volmer an Elektroden · Ladungsbilanz des Stacks
Kontinuierliches mikrofluidisches BES
Laminar ShieldMembranlose laminare Parallelströmung bei niedriger Re; Acetatzufuhr bei kurzer Verweilzeit – ein sauberes Testsystem für die Kinetik der kontinuierlichen Acetataufnahme.
Navier–Stokes (niedrige Re) · Konvektion–Diffusion–Reaktion · Butler–Volmer-Randbedingungen · Monod-Biofilm · δ≈√(D·L/U)
02 · Metaanalyse, aufgeteilt nach Systemklasse
Gepoolte bayessche Priors als Forest-Plots
Gepoolte Posteriors (A-posteriori-Verteilungen) und Posteriors je Systemklasse mit 95-%-Glaubwürdigkeitsintervallen – die Aufteilung nach Klassen (MES / MEC / MFC) ist die eigentliche Aussage. Ein bernsteinfarbenes ⚠ markiert ein Stratum, dessen MCMC-Fit nicht konvergiert ist: gekennzeichnet, nie verborgen. Öffnen Sie jede Karte im Live-Explorer.
Coulomb-Effizienz
Im Explorer öffnen →Der Forest-Plot vergleicht MES vs. MEC vs. MFC – die Aufteilung nach Klassen ist die eigentliche Aussage.
Flächenbezogene Stromdichte
Im Explorer öffnen →Prior auf Log-Skala; die endlastige Streuung spiegelt echte Varianz über den Korpus wider.
Angelegtes Potenzial
Im Explorer öffnen →Verteilung des Energieeintrags für MEC – der energetische Hebel.
CSB-Abbau
Im Explorer öffnen →Reinigungsleistung über kathodische und gemischte Systeme hinweg.
03 · Priors für den direkten Einsatz in Ihren Modellen
Posteriors als Sampling-Spezifikationen herunterladen
Der Export liefert jeden Fit als direkt samplebare Verteilung (Lognormalverteilung auf Basis des natürlichen Logarithmus für endlastige Größen, Normalverteilung für lineare) mit n, Einheiten, Herkunft und Vorbehalten – direkt in PyMC / Stan / scipy.
| Parameter | Klasse | n | Zentralwert | 95-%-Intervall | Kennzeichen |
|---|---|---|---|---|---|
| coulombic_efficiency | gepoolt | 146 | 39,1 %Mittelwert | 33,8 % – 44,2 % | Diagnostik fehlgeschlagenpathological Student-t tail (ν=0.71 < 1, no finite mean) |
| MEC | 11 | 61 %Mittelwert | 49,6 % – 72,3 % | brauchbarmoderate support (n_papers=11) | |
| MES | 17 | 68,4 %Mittelwert | 54,1 % – 81,3 % | Diagnostik fehlgeschlagenLOO unreliable (high Pareto-k) — influential outliers dominate the fit | |
| MFC | 72 | 22 %Mittelwert | 19,3 % – 24,6 % | unbrauchbarwithin-study variance not identified (σ_within≈2.9e-11); partial pooling would let any user data crush the prior | |
| current_density_areal | gepooltlog | 200 | 0,32 A/m^2Median | 0,285 A/m^2 – 0,652 A/m^2 | vertrauenswürdig |
| MEClog | 11 | 3,3 A/m^2Median | 1,26 A/m^2 – 5,86 A/m^2 | brauchbarmoderate support (n_papers=11) | |
| MESlog | 17 | 1,27 A/m^2Median | 0,999 A/m^2 – 21,3 A/m^2 | brauchbarmoderate support (n_papers=17) | |
| MFClog | 108 | 0,249 A/m^2Median | 0,149 A/m^2 – 0,441 A/m^2 | brauchbarconvergence not confirmed | |
| cod_removal | gepoolt | 273 | 72,4 %Mittelwert | 69,6 % – 75,1 % | vertrauenswürdig |
| MEC | 19 | 71,1 %Mittelwert | 59,4 % – 80,5 % | Diagnostik fehlgeschlagenLOO unreliable (high Pareto-k) — influential outliers dominate the fit | |
| MES | 17 | 82,9 %Mittelwert | 80,9 % – 84,8 % | unbrauchbarwithin-study variance not identified (σ_within≈3.0e-14); partial pooling would let any user data crush the prior | |
| MFC | 160 | 73 %Mittelwert | 69,9 % – 76,3 % | brauchbarconvergence not confirmed | |
| applied_potential | gepoolt | 64 | 0,358 VMittelwert | 0,184 V – 0,536 V | Diagnostik fehlgeschlagenLOO unreliable (high Pareto-k) — influential outliers dominate the fit |
| MEC | 16 | 0,838 VMittelwert | 0,586 V – 1,08 V | Diagnostik fehlgeschlagenLOO unreliable (high Pareto-k) — influential outliers dominate the fit | |
| MFC | 11 | -0,127 VMittelwert | -0,157 V – -0,0554 V | unbrauchbarwithin-study variance not identified (σ_within≈5.1e-8); partial pooling would let any user data crush the prior |
Zentralwert = geometrischer Median (Log-Fits) bzw. Posterior-Mittelwert (linear). spärlich = n<10; Näherung = MCMC nicht vollständig konvergiert.
04 · Acetatkinetik in kontinuierlichen BES
Das Bild der Acetataufnahme, das Ihre Modelle formalisieren
Kontinuierlich betriebene Geobacter-Biofilme nehmen Acetat nach Monod-Kinetik auf, q = q_max·S/(K_S+S). Der Korpus fittet die unten gezeigten beobachtbaren Größen – nicht aber K_S oder q_max selbst. Genau an dieser Lücke schließen Ihre Daten aus kontinuierlichen BES den Kreis.
Plateau verankert am Korpus-Prior der flächenbezogenen Stromdichte (Median 0,32 A/m^2). K_S bleibt unbekannt – der Korpus fittet diesen Wert nicht.
| Kinetische Größe | n | Zentralwert | 95-%-Intervall | Kennzeichen |
|---|---|---|---|---|
| Substratkonzentrationlog | 81 | 500 mg/L | 248 mg/L – 781 mg/L | |
| Acetatkonzentrationlog | 38 | 550 mg/L | 440 mg/L – 796 mg/L | Näherung |
| Flächenbezogene Stromdichtelog | 200 | 0,32 A/m^2 | 0,285 A/m^2 – 0,652 A/m^2 | |
| Austauschstromdichte (j₀)log | 6 | 0,0827 A/m^2 | 0,00827 A/m^2 – 0,993 A/m^2 | spärlich |
| Spezifische Wachstumsrate (µ) | 5 | 0,125 1/h | -0,0364 1/h – 0,302 1/h | spärlichNäherung |
| Biofilmdickelog | 17 | 0,0000200 m | 0,00000427 m – 0,0000714 m | |
| Durchflussratelog | 84 | 0,6 L/h | 0,359 L/h – 0,645 L/h | Näherung |
Was der Korpus noch nicht fittet – hier könnten Ihre Daten aus kontinuierlichen BES den Grundstein legen
- K_S – Halbsättigungskonstante: der Acetat-Affinitätsterm der Monod-Aufnahme q = q_max·S/(K_S+S) – korpusweit nicht extrahiert
- q_max – Maximale spezifische Aufnahmerate: das Sättigungsplateau der Acetataufnahme – korpusweit nicht extrahiert
05 · Feinabstimmung mit Ihren eigenen Daten
Machen Sie aus dem Korpus-Prior Ihren Posterior
Fügen Sie Ihre eigenen Messwerte ein und wählen Sie ein Basis-Stratum. MESSAI berechnet ein Partial-Pooling-Update in geschlossener Form – Korpus-Prior ⊕ Ihre Daten → Ihr Posterior – im selben Format als Sampling-Spezifikation, das Sie oben herunterladen. Es weist das Shrinkage-Gewicht w aus (wie viel vom Korpus übernommen wird) und verweigert das Pooling auf einen nicht konvergierten Fit grundsätzlich. Außer den eingefügten Zahlen verlassen keine Daten Ihren Browser.
Wo die Daten weich sind – vorab offengelegt
- Die Extraktion ist verrauscht – die Streuung über den Korpus ist groß (Variationskoeffizient der Leistungsdichte ≈ 10³ %); jeder Wert wird mit n, Einheiten und Spannweite ausgeliefert.
- Die Abdeckung ist unvollständig – ein erheblicher Teil der indexierten Publikationen ist noch nicht mit extrahierten Werten verknüpft, daher spiegeln die Verteilungen die extrahierte Teilmenge wider.
- Spärliche oder nicht konvergierte Fits werden gekennzeichnet, nie verborgen.
Die Priors stammen aus dem hierarchischen v2-Artefakt je Klasse (PyMC NUTS, Student-t). Modell-Setups und Metaanalyse verlinken auf die Live-Oberflächen von Labor und Metaanalyse. Erstellt als Kooperations-Briefing für Dr. Benjamin Korth, Helmholtz Centre for Environmental Research — UFZ.