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Enregistrement W2524424633 · doi:10.1002/cnma.201600251

Photocatalytic Properties of All Four Polymorphs of Nanostructured Iron Oxyhydroxides

2016· article· en· W2524424633 sur OpenAlexaff
Feysal M. Ali, Mohamad Hmadeh, Paul G. O’Brien, Doug D. Perovic, Geoffrey A. Ozin

Notice bibliographique

RevueChemNanoMat · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueIron oxide chemistry and applications
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAkaganéiteLepidocrociteGoethitePhotocatalysisMaterials scienceMethylene blueVisible spectrumNanoparticleChemical engineeringNuclear chemistryChemistryNanotechnologyPhysical chemistryOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Four different polymorphs of nanostructured iron oxyhydroxides, namely; goethite (α‐FeOOH), akaganeite (β‐FeOOH), lepidocrocite (γ‐FeOOH), and feroxyhyte (δ‐FeOOH) were synthesized and fully characterized by X‐ray diffraction, electron microscopy, UV/Visible spectrophotometry, Brunauer–Emmett–Teller (BET) measurements, and X‐ray photoemission spectroscopy. The relationship between these iron oxyhydroxide polymorphs and their photocatalytic properties was explored by examining the extent of methylene blue (MB) degradation by each polymorph under visible‐light irradiation. Feroxyhyte exhibited the best photocatalytic properties and degraded 85 % of the MB dye in five hours. In comparison, goethite, akaganeite, and lepidocrocite degraded only 40 %, 35 %, and 30 % of the MB in five hours, respectively. To understand this trend, the surface area, particle size and shape, and electronic band properties were systematically studied and discussed. It was found that the rate of MB degradation relates mainly to the surface area of the FeOOH polymorphs more than any other factor. This is the first report of a comparative study of the physical, electronic, and photocatalytic properties of all four polymorphs of nanostructured iron oxyhydroxides.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations63
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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