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Enregistrement W2764140054 · doi:10.1002/cjce.23039

Zinc oxide/graphene‐like tungsten disulphide nanosheet photocatalysts: Synthesis and enhanced photocatalytic activity under visible‐light irradiation

2017· article· en· W2764140054 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoying Zhang, Fengxian Qiu, Xinshan Rong, Jicheng Xu, Jian Rong, Tao Zhang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotocatalysisRhodamine BMaterials scienceNanosheetX-ray photoelectron spectroscopyVisible spectrumGrapheneTungstateZincOxideTungstenDegradation (telecommunications)Nuclear chemistryPhotochemistryChemical engineeringCatalysisNanotechnologyChemistryMetallurgyOptoelectronicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A highly efficient zinc oxide/graphene‐like tungsten disulphide nanosheet (ZnO/WS2) was synthesized by a facile two‐step method and characterized via XRD, SEM, TEM, XPS, BET, UV‐Vis DRS, PL, etc. The photocatalytic activity of the ZnO/WS2 photocatalyst was estimated via the degradation of Rhodamine B (RhB) dye under 500 W tungsten lamp radiation. Compared with ZnO, ZnO/WS2 photocatalyst presented a high degradation efficiency (95.71 %) within 120 min under visible‐light irradiation, indicating that ZnO/WS2 photocatalyst had excellent photocatalytic activity. Photocatalytic reaction followed the first‐order model kinetics, and ZnO/WS2 photocatalyst remained a relatively higher photocatalytic activity after four successive recycles, which verified that the structure of ZnO/WS2 photocatalyst was stable and had potential applications in the removal of dye wastewater. At last, the possible mechanism for the photocatalytic degradation of dyes over ZnO/WS2 photocatalysts was also discussed.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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