Degradation of Phenol With A Microwave-Uv Irradiation Treatment System Using NANO-TiO2
Notice bibliographique
Résumé
The degradation of phenol from various industrial effluents becomes essential and studied in this work. The microwave (MW), ultra-violet (UV) and combination treatment systems were designed and TiO2 nanoparticles were used as photocatalyst for the degradation of 1500ppm phenol in a solution. It was observed that the degradation efficiency was less than 10% in both MW and MW-UV systems without a catalyst. However, the addition of TiO2 particles in MW-UV system has increased the phenol degradation efficiency significantly. The extent of increase in degradation efficiency is dependent on the structural and optical characteristics of TiO2, which is affected by the TiO2 preparation method. In this work, the TiO2 nanoparticles with anatase structure were synthesized by hydrothermal (HT) and sol-gel (SG) methods. The synthesized materials were characterized using X-ray diffraction, FT-IR, thermogravimetric analysis, SEM, high resolution TEM and BET method. The higher degradation efficiency of 24% shown by MW-UV-TiO2 (HT) system in 120 minutes as compared to 20% shown by MW-UV-TiO2 (SG) system could be due to higher surface area and better textural properties of TiO2 prepared by hydrothermal treatment. The effect of various initial concentration of phenol (500-1500ppm) on degradation efficiency of MW-UV-TiO2 (HT) system revealed that the increase in the initial phenol concentration decreased the phenol degradation efficiency.
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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 | 0,000 | 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 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 ».