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Enregistrement W3020153670 · doi:10.5004/dwt.2020.25168

Photocatalytic degradation of organic dyes using nickel oxide incorporated titania nanocatalyst

2020· article· en· W3020153670 sur OpenAlexaff
Lalitha Gnanasekaran, R. Hemamalini, Saravanan Rajendran, Mu. Naushad, Jiaqian Qin, F. Gracia, Lorena Cornejo‐Ponce

Notice bibliographique

RevueDesalination and Water Treatment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethyl orangePhotocatalysisNon-blocking I/OMaterials scienceNanocompositeNickel oxideScanning electron microscopeChemical engineeringTransmission electron microscopyHigh-resolution transmission electron microscopyOxideTetragonal crystal systemNanoparticleTitanium oxideInorganic chemistryNanotechnologyMetallurgyComposite materialChemistryCrystal structureOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this present work, two-step methods were executed to prepare TiO 2 /NiO nanocomposite material. The selected area electron diffraction and X-ray diffraction pattern were interpreted and their fallouts demonstrate the occurrence of the tetragonal structure of TiO 2 beside the cubic structure of NiO. The NiO nanoparticles were randomly distributed on the surface of TiO 2 which was seen by transmission electron microscopy (TEM) and elemental mapping analyses. The high-resolution scanning electron microscope (HR-SEM) images of the prepared materials represent the spherical-shaped nanoparticles. The prepared TiO 2 /NiO material shows high purity because it contains Ni, Ti and O elements without impurities which were represented by energy-dispersive X-ray spectroscopy. The estimated band gap of the prepared TiO 2 @NiO nanocomposite is in the UV region. Under UV light condition, the nanocomposite effectively exploits the colorful dyes like methylene blue and methyl orange. In addition, their photocatalytic mechanism has been explained in detail.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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