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Enregistrement W2257778605 · doi:10.1021/acssuschemeng.5b01783

Low-Cost Y-Doped TiO<sub>2</sub> Nanosheets Film with Highly Reactive {001} Facets from CRT Waste and Enhanced Photocatalytic Removal of Cr(VI) and Methyl Orange

2016· article· en· W2257778605 sur OpenAlexaff
Qijun Zhang, Yu Fu, Yufeng Wu, Yi-Nan Zhang, Tieyong Zuo

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBeijing Nova ProgramBeijing University of TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMethyl orangePhotocatalysisDopantMaterials scienceDissolutionDopingRaw materialChemical engineeringReaction mechanismYttriumNuclear chemistryNanotechnologyCatalysisChemistryMetallurgyOrganic chemistryOxideOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, efficiency recovery of rare earth elements from cathode ray tubes (CRT) waste. Moreover, recycled yttrium was also served as raw material to produce a low-cost Y-doped TiO 2 nanosheets film with exposed {001} facets. An etching/dissolution growth mechanism was postulated by systematically investigating the influence of the reaction time. The synergistic effect of the Y dopant and the dominant {001} facets endows TiO 2 nanosheets film with excellent activity in the photoremoval of Methyl Orange (MO) and Cr(VI). A possible mechanism of photoremoval of MO and Cr(VI) is proposed. This study not only contributes to recycling methods for CRT waste but also presents a new way to prepare low-cost sustainable photocatalytic materials using economically viable waste.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · 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.

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

Citations63
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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