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Enregistrement W2048009253 · doi:10.5539/mas.v4n1p59

Zn/ZnO/TiO2 and Al/Al2O3/TiO2 Photocatalysts for the Degradation of Cypermethrin

2009· article· en· W2048009253 sur OpenAlexvenueno aff
Rusmidah Ali, Wan Azelee Wan Abu Bakar, Lee Kin Teck

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoKementerian Sains, Teknologi dan Inovasi
Mots-clésOxidizing agentPhotocatalysisMaterials sciencePhotodegradationDegradation (telecommunications)AnodizingZincElectrolysisNuclear chemistryChemical engineeringAluminiumCatalysisMetallurgyChemistryElectrodeElectrolyteOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present study is to investigate the activity of semiconductor materials on the degradation of pesticides cypermethrin under UV-light (6 W, ? = 354 nm). Three types of photocatalysts were prepared namely Zn/ZnO, Zn/ZnO/TiO2 and Al/Al2O3­/TiO2. Zn/ZnO film was prepared by anodic oxidation of zinc in NaOH with various concentrations (0.2, 0.3, 0.4, and 0.5 M) at 12 V for 20 minutes. The best concentration for NaOH is 0.5 M and the best applied voltage in the preparation of Zn/ZnO is 12 V. The Al/Al2O3 film was prepared by anodizing aluminium plate in H2SO4 at 12 V for 60 minutes. TiO2 films were electrodeposited onto Zn/ZnO and Al/Al2O3 by electrolysis technique in (NH4)2[TiO(C2O4)] solution at 12 V for 20 minutes. Zn/ZnO/TiO2/UV shows the highest photocatalytic degradation of cypermethrin compared to the other photocatalytic system. The effects of some operational parameters such as pH and oxidizing agent (H2O2) on the degradation efficiency of the semiconductor were also studied. The optimum pH for the photodegradation of cypermethrin using Zn/ZnO is pH 5. In the presence of H2O2 as the oxidizing agent, the overall reaction is significantly reduced due the scavenging effect of H2O2. The surface morphology of the catalyst was studied by FESEM analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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