Optimization of the photocatalytic activity of N-doped TiO2 for the degradation of methyl orange
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Methyl orange, a well-known detrimental azo dye, is treated by N-doped TiO 2 photocatalyst synthesized by the simple and effective annealing method. In this study, the effects of light intensity in terms of irradiance by the number of lamps, photon energy and radiation sources, the initial concentration of total organic carbon (TOC), and pH on the degradation efficiency of methyl orange are investigated. A four-factor Box–Behnken design along with response surface methodology is used to maximize the removal of TOC and color. Statistical models are developed to predict both color and TOC removals as response variables. In all cases, the light intensity and TOC concentration cross-factor interaction with the light wavelength is intensified when the latter is at the lowest range value while pH does not require adjustments. Maximum TOC and color removals of 96.11% and 98.18%, respectively, were achieved at the optimum operating conditions of light intensity in terms of five lamps, light wavelength of 418 nm (visible light range), initial TOC concentration of 10.54 mg/L, and pH of 6.66. The model was validated by an additional experiment at the optimal operating conditions. The agreement between experimental values and model predictions demonstrate the proposed models could effectively describe the degradation of azo dyes by photocatalysis using the N-doped TiO 2 composite under visible light.
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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 ».