Synthesizing Efficient Quasi-one-dimension Titanium Dioxide Nanocatalyst for Enhanced Photocatalytic Degradation of Aqueous Organic Pollutants and Hydrogen Production
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation is focused on synthesizing Q1D TiO2-based nanocatalysts for degrading aqueous organic pollutants and producing H2. A facile alkaline hydrothermal process was used to synthesize Q1D TiO2 under different hydrothermal synthesis factors (reaction temperature, NaOH concentration and TiO2 precursor concentration). Hydrothermal synthesis factors significantly affected the Q1D TiO2 phase structure, crystal size, specific surface area (SSA), bandgap, photocatalytic activities. A Box-Behnken design (BBD) model was used to optimize the hydrothermal factors for synthesizing Q1D TiO2 with maximum photodegradation rate and H2 production rate. The optimized Q1D TiO2 with maximum photodegradation rate was further enhanced with partially reduced graphene oxide (RGO) (designated as GT) for degrading aqueous hazardous pollutants. The study also examined the impact of the RGO atomic oxygen-to-carbon (O/C) ratio on GT photocatalytic activities. The highest photocatalytic activity was observed when the RGO atomic O/C ratio was 0.130±0.003. Next, the GT photocatalyst was enhanced with Ag NPs (designated as Ag-GT). The highest photocatalytic activity was observed for a silver content of 10 wt% in the photocatalyst film. Finally, an atmospheric pressure plasma jet (APPJ) was employed to synthesize micrometer thick Ag nanoparticles modified TiO2 (Ag-TiO2) coatings, presenting a core-shell structure for degrading RhB and different pharmaceutical compounds using a solar light source. Ag-TiO2 coatings were characterized having a porous anatase phase, improved charge separation and visible light absorption. The highest photodegradation rate was observed for a silver content of 0.4wt% in the composite.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».