Fe doped TiO<sub>2</sub>–graphene nanostructures: synthesis, DFT modeling and photocatalysis
Notice bibliographique
Résumé
In this work, Fe-doped TiO(2) nanoparticles ranging from a 0.2 to 1 weight % were grown from the surface of graphene sheet templates containing -COOH functionalities using sol-gel chemistry in a green solvent, a mixture of water/ethanol. The assemblies were characterized by a variety of analytical techniques, with the coordination mechanism examined theoretically using the density functional theory (DFT). Scanning electron microscopy and transmission electron microscopy images showed excellent decoration of the Fe-doped TiO(2) nanoparticles on the surface of the graphene sheets >5 nm in diameter. The surface area and optical properties of the Fe-doped photocatalysts were measured by BET, UV and PL spectrometry and compared to non-graphene and pure TiO(2) analogs, showing a plateau at 0.6% Fe. Interactions between graphene and Fe-doped anatase TiO(2) were also studied theoretically using the Vienna ab initio Simulation Package based on DFT. Our first-principles theoretical investigations validated the experimental findings, showing the strength in the physical and chemical adsorption between the graphene and Fe-doped TiO(2). The resulting assemblies were tested for photodegradation under visible light using 17β-estradiol (E2) as a model compound, with all investigated catalysts showing significant enhancements in photocatalytic activity in the degradation of E2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».