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Enregistrement W2914847312 · doi:10.3390/molecules24030383

Modification of Immobilized Titanium Dioxide Nanostructures by Argon Plasma for Photocatalytic Removal of Organic Dyes

2019· article· en· W2914847312 sur OpenAlexaff
Hamid Reza Khaledian, Pezhman Zolfaghari, Vahide Elhami, Mostafa Aghbolaghy, Sirous Khorram, Afzal Karimi, Alireza Khataee

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotocatalysisTitanium dioxideMalachite greenCatalysisArgonReaction rate constantRutileAqueous solutionCrystal violetX-ray photoelectron spectroscopyMaterials scienceOxygenChemistryPlasmaSurface modificationTitaniumChemical engineeringNuclear chemistryKineticsOrganic chemistryMetallurgyAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to modify surface properties of immobilized rutile TiO₂ using Argon cold plasma treatment and to evaluate the performance of the catalyst in photocatalytic elimination of synthetic dyes in UV/TiO₂/H₂O₂ process. The surface-modified TiO₂ was characterized by XRD, EDX, SEM, UV-DRS and XPS analyses. Response surface methodology was adopted to achieve high catalyst efficiency by evaluating the effect of two main independent cold plasma treatment parameters (exposure time and pressure) on surface modification of the catalyst. The increase of the plasma operation pressure led to higher decolorization percentage, while the increase of plasma exposure time decreased the decolorization efficiency. RSM methodology predicted optimum plasma treatment conditions to be 0.78 Torr and 21 min of exposure time, which resulted in decolorization of 10 mg/L solution of the malachite green solution by 94.94% in 30 min. The plasma treatment decreased the oxygen to titanium ratio and caused oxygen vacancy on the surface of the catalyst, resulting in the superior performance of the plasma-treated catalyst. Pseudo first-order kinetic rate constant for the plasma-treated catalyst was 4.28 and 2.03 times higher than the rate constant for the non-treated photocatalyst in decolorization of aqueous solutions of malachite green and crystal violet, respectively.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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