Degradation of Phenolic Compounds Through UV and Visible- Light-Driven Photocatalysis: Technical and Economic Aspects
Notice bibliographique
Résumé
Phenolic compounds are found in surface and groundwater as well as wastewater from several industries. It is necessary to eliminate phenols and phenolic compounds from contaminated water before releasing into water bodies due to their toxicity to human beings. Photocatalytic degradation seems to be a promising technology for the degradation of several phenolic compounds. Complete mineralization of phenol and phenolic compound has been achieved with TiO2-based photocatalysts under both UV and visible-light irradiation. This chapter will evaluate the conventional processes and advanced oxidation processes for the degradation of phenol and phenolic compounds. The process economics and efficiencies of different advanced oxidation processes will also be discussed. The main focus of the chapter is photocatalytic degradation processes under UV and visible light along with a detailed review of several factors affecting degradation of phenol and phenolic compounds. Photocatalytic degradation process is governed by reactions with hydroxyl radical or superoxide ion. The extent of degradation depends on light sources (UV, visible, and solar), the type of photocatalyst, and experimental conditions (pH, photocatalyst dosage, initial concentration of phenolic compounds, light intensity, electron donor concentration, etc.).Visible-light-active photocatalysts are applied by several researchers to exploit sunlight and to make the photocatalysis process sustainable. In the future, using sunlight in place of UV could make photocatalysis economically more efficient.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».