时间：2022-11-04 12:28:47
近年来，碳纳米管（CNTs）和石墨烯由于其大表面积和高效的电活性结构，在MFC负极改性领域引起了广泛关注。将这些碳基纳米材料在负极表面进行修饰，不仅可以为胞外产电菌提供更活跃的生活空间，还可以促进细菌与电极之间的细胞外电子转移，从而提高了MFC性能。
为了理解实验上无法理解的概念，许多MFC数学模型也被建立起来。根据MFC腔内微生物反应的电极几何形状，建立了多种方法，深刻地解释了系统的行为，并可采取措施加以改进。通过分析一个简单的基于模型的常微分方程到综合偏微分方程的模型，研究MFC研究中一些主要控制方程所导致的重要过程，如表1所示。为了了解功率密度的不同方面，提出了各种数学模型、统计方法和计算机算法。
微生物燃料电池（MFC，亦简称生物燃料电池）是21世纪水处理领域的高新技术，是一种新型的污水生物修复技术,具有同时去除有机污染物并获得能源输出的优点，近年来在废水处理领域也得到了越来越多的关注。根据已有的研究成果，MFC将有望应用于实际废水脱氮工程，成为新型的节能、高效的废水脱氮技术。
然而，传统碳质电极的电导率相对较差，未改性裸碳电极表面的胞外产电菌的数量已经达到最大极限。开发先进的用于MFC负极修饰的功能纳米材料已经受到了广泛的关注。许多功能纳米材料，包括碳质纳米材料、金属、金属氧化物、导电聚合物及其复合材料，已被研究和应用于MFCs中。
文中提出了一种新的多假类生成对抗网络(MFC-GAN)增强方法，并使用四个公开数据集进行了评估。MFC-GAN能够生成少数类实例的合理样本。为了进行评估，使用我们的模型生成的样本首先被添加到不平衡数据集。然后利用卷积神经网络进行分类。结果表明，通过使用MFC-GAN生成的样本来增加训练集，在评估类别不平衡数据集分类的常用指标上，性能有所提高。与其他常见的增广和过采样技术相比，该方法表现出优越的性能。
MFC产电微生物的产力偏低也是需要面对的难题，当前，MFC处理污水的应用技术仍处于攻坚期，其反应器规模、放大问题也是其无法大规模应用的瓶颈，也是导致MFC效率不高的原因之一，其性能问题亟待解决。因此，该应用和技术仍有进步和优化的空间。
选择上述CNN模型来评估所提出的方法(MFC-GAN)在生成少数类图像上的效果。这是通过首先使用cnn对原始数据集进行分类，然后对增强后的数据集进行分类并比较结果来实现的。通过这种方式，我们可以对模型生成的样本的质量以及它与其他方法的比较有一个客观的衡量。这是基于生成图像的视觉检查的主观评估