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Enregistrement W2901875107 · doi:10.1021/acs.est.8b03565

Nitrogen-Doped Carbon Materials as Metal-Free Catalyst for the Dechlorination of Trichloroethylene by Sulfide

2018· article· en· W2901875107 sur OpenAlexaff
Longzhen Ding, Pengpeng Zhang, Hong Qun Luo, Yongfeng Hu, Mohammad Norouzi Banis, Xiaoling Yuan, Na Liu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensWestern UniversityCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesState Administration of Foreign Experts AffairsNational Natural Science Foundation of ChinaMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésChemistrySulfideTrichloroethyleneReagentNucleophileSulfurInorganic chemistryCatalysisReductive dechlorinationNucleophilic substitutionCarbon fibersOrganic chemistryBiodegradationMaterials scienceComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new method for trichloroethylene (TCE) dechlorination is proposed using sulfide (HS– and S2–) as reductant under the mediation of nitrogen-doped carbon materials (NCMs). About 99% of the TCE was converted to acetylene after 200 h using this method. Dechlorination of TCE in the NCMs–sulfide system (NCSS) followed pseudo-first-order kinetics. Pyridinic N (N6) on surface of the NCMs appeared to play a critical role in NCSS as shown by the good linear relationship between the surface content of N6 and kobs. Nucleophilic substitution was suggested as the first step in TCE dechlorination, and the nucleophilic reagent was identified as a sulfur intermediate with C–S–S–H as the functional group. The generation of C–S–S–H could be ascribed to the interaction between positively charged carbon atoms in N6 and negative charged sulfide. This work is the first to demonstrate that sulfide combined with NCMs can produce active substances that are effective in TCE dechlorination and the findings will assist in the development of strategies that use natural sulfide as reductant for detoxicating organic chloroethene contaminants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations64
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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