MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1968353548 · doi:10.1139/s04-026

Fundamental approach to the fluence-based kinetic and electrical energy efficiency parameters in photochemical degradation reactions: polychromatic light

2005· article· en· W1968353548 sur OpenAlexvenueno aff
Mihaela I. Stefan, James R. Bolton

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Water Works Association Research FoundationWater Research Foundation
Mots-clésFluenceQuantum yieldReaction rate constantPhotodissociationRadiant energyMonochromatic colorKinetic energyRadiationYield (engineering)Materials scienceOpticsAtomic physicsPhotochemistryChemistryKineticsPhysicsFluorescenceThermodynamicsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the logarithm of the concentration of a photolyzed component is plotted against the fluence, one usually obtains a first-order plot, and from the slope one can obtain a "fluence-based rate constant". In this study, theoretical expressions are derived for fluence-based rate constants for both monochromatic and polychromatic radiation, and are shown to be fundamental and not dependent on experimental parameters. Therefore, such rate constants can be reproduced from one laboratory to another, as long as the polychromatic light source exhibits similar spectral characteristics. An important quantity that can be obtained from the fluence-based rate constant is the quantum yield. As an example, the quantum yield for the photolysis of atrazine is determined to be 0.033 using the monochromatic fluence-based rate constant. The analysis is extended to the polychromatic light sources, and the expression of polychromatic fluence-based rate constant is derived and validated experimentally for atrazine and NDMA. The new concepts are developed further to analyze the figure-of-merit electrical energy per order (E EO ), and it is shown that the E EO depends on the same fundamental photochemical parameters. Key words: fluence-based rate constant, quantum yield, UV radiation, fluence rate, kinetics, photochemical parameters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental Engineering and ScienceMême sujetElectrochemical Analysis and ApplicationsTravaux en français237 207