尿処理を動力源とするグリーン水素と高純度アンモニウム回収のための耐久性のある膜フリープラットフォーム

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel membrane-free approach for simultaneous ammonium recovery and hydrogen production, with a physics-informed degradation model for system longevity.

🏢実務担当者:Offers a potential decentralized solution for wastewater treatment plants to recover valuable nutrients and produce green hydrogen, reducing operational costs.

🏛政策担当者:Highlights a technology that can support circular economy policies and renewable hydrogen targets, particularly for decentralized sanitation and resource recovery.

<title>抄録</title> <p>従来の衛生処理は自己矛盾する循環を抱えている。すなわち、廃水中の窒素を破壊するためにエネルギーを費やし、一方で産業は空気中から新たに窒素を固定するためにさらに多くのエネルギーを費やしている。ヒトの尿はその窒素の大部分を担っており、ここではこの廃棄コストを資源へと転換する。我々の耐久性のある膜不要のプラットフォームは、未希釈の原尿から高純度のアンモニウムを回収し、同時に自らの有機物を動力源として水素を副生する。固定化ウレアーゼビーズは尿素の>98%を加水分解し、記録的な表面積を持つKCoHCF電極は、99.9%の選択性と約1,100 g-N.m^-2.d^-1の回収速度でアンモニウムの約90%を選択的に捕捉し、Na⁺を2,300倍、K⁺を10倍排除しつつ、呼吸効果により1,000サイクルにわたり93%の容量を維持する。このプラットフォームは同時に有機物の82%を除去し、正味のエネルギー利得（−0.47 kWh kg^-1-N）で動作し、中規模および大規模キャンパス規模での収益性の高い運用を可能にする。物理情報に基づく劣化モデルは、大規模なトレーニングデータセットなしでシステム寿命を正確に予測し、既存の手法を上回り、自律的な長期運用を可能にする。</p>

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

<title>Abstract</title> <p> Conventional sanitation runs a self‑defeating loop: energy is spent destroying nitrogen in wastewater while industry expends more to fix it anew from air. Human urine carries most of that nitrogen, and here we turn this disposal cost into a resource. Our durable, membrane‑free platform recovers high‑purity ammonium from raw, undiluted urine and co‑produces hydrogen, powered by its own organics. Immobilized urease beads hydrolyze >98% of urea, and a record-surface-area KCoHCF electrode selectively captures ~90% of ammonium at 99.9% selectivity and a recovery rate of ~1,100 g-N.m ^-2 .d ^-1 , rejecting Na ⁺ by 2,300-fold and K ⁺ by 10-fold while retaining 93% capacity over 1,000 cycles through breathing effect. The platform simultaneously removes 82% of organic matter and operates with a net energy gain (−0.47 kWh kg ^-1 -N), enabling profitable operation at medium- and large-campus scales. A physics-informed degradation model accurately predicts system lifetime without large training datasets, outperforming existing approaches and enabling autonomous long-term operation. </p>

• Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10574110/v1first seen 2026-08-06 04:34:26 · last seen 2026-08-19 04:20:12