Catalytic wet peroxide oxidation of phenol over ZnFe<sub>2</sub>O<sub>4</sub> nano spinel
Notice bibliographique
Résumé
The catalytic wet peroxide oxidation of phenol was investigated over ZnFe 2 O 4 nano spinels under different conditions designed by the experimental design. ZnFe 2 O 4 nano oxide was synthesized by the sol-gel combustion method and characterized by X-ray diffraction, Fourier transform infrared spectroscopy, and scanning electron microscope techniques. The mean particle size was determined to be around 80–90 nm. The experiments were designed by the Box–Behnken type of response surface methodology by considering four process variables: C H2O2 (mol L −1 ), ZnFe 2 O 4 amount (g), temperature (°C), and reaction time (min). The optimum condition for the degradation of the phenol was predicted by the response surface methodology. The optimal conditions for phenol degradation were at 0.144 M, 0.156 g, 70 °C, and 300 min of peroxide concentration, catalyst amount, temperature, and reaction time, respectively. The predicted response under these conditions was 99%, whereas the experimental test of predicted condition led to 97% degradation of phenol. Pareto analysis predicted that the order of relative importance of model terms is as follows: reaction temperature (29%) > catalyst amount – reaction temperature (19%) > reaction temperature – reaction time (14%) > reaction time (10.9%) > catalyst amount (9.8%). The study revealed that zinc ferrite nano spinels could be promising for removal of pollutants by the catalytic wet peroxide oxidation process.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».