Application of Engineered Si Nanoparticles in Light-Induced Advanced Oxidation Remediation of a Water-Borne Model Contaminant
Notice bibliographique
Résumé
Surface-engineered amphiphilic polymer-coated silicon nanoparticles (SiNPs) were employed as photocatalysts to capture and degrade a model organic contaminant (methanol) in water. This study represents the first time SiNPs have been employed in the initiation of advanced oxidation processes that are commonly used to degrade organic constituents in industrial wastewaters. The quantum yield of photocatalytic methanol oxidation and the corresponding yield factor for the generation of active OH radicals are reported. The size and surface defect dependent photocatalytic activity of SiNPs was investigated. The yield factors (η) decreased with increasing particle size and reached impressive values that exceeded that of equivalent TiO2 nanoparticle systems by 3-4 times and are comparable to the robust UV/Cl2 and UV/H2O2 systems. The higher photocatalytic efficiency of SiNPs is attributed to the combined effects of quantum confinement, effective band gap, and surface states, among which surface states play a dominant role. SiNPs provide a potentially tunable, biologically inert, and robust nanoparticle system for photocatalytic oxidation of wastewater contaminants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».