Synergetic Effect Between Plasma and UV for Toluene Conversion in Integrated Combined Plasma Photolysis Reactor with KrCl/KrBr/XeCl/Xe<sub>2</sub> Excilamp
Notice bibliographique
Résumé
An integrated combined plasma photolysis (CPP) reactor, which simultaneously produced dielectric barrier discharge (DBD) plasma and excimer UV radiation, was employed to decompose toluene gas. The study of toluene degradation by the separate processes, realized in three reactors (DBD, UV, and CPP), showed that toluene conversion by CPP was higher than the sum of the conversions for DBD and UV alone, indicating a synergetic effect in CPP between plasma and UV occurred. The degradation performance of gaseous toluene in CPP using different excimer UV sources (XeCl*, KrCl*, KrBr*, Xe 2 *) was compared, and a regression analysis showed that CPP can enhance toluene conversion by about 50 % and energy yield by 90 %. Radiant spectra and efficiency of excimer UV sources were recorded in detail. Further, it was observed that carbon balance and CO 2 selectivity were greatly increased in the CPP in comparison with DBD, accompanied by NO, CO, and O 3 being effectively suppressed. Intermediate products in effluent gas using CPP treatment for toluene included formic acid, acetic acid, benzene, benzaldehyde, phenol, benzoic acid, etc. Based on by‐product analysis and excimer UV radiant efficiency, we concluded that toluene degradation is due to electron impact dissociation, excited species and free radical reaction from background gases dissociation, direct photolysis by excimer UV, and synergy between plasma and UV. Among these, electron impact, free radical reaction, and plasma‐UV synergy played critical roles on toluene conversion, while direct UV contribution seems to be minor.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».