Sustainable synthesis of multiple-metal-doped Fe2O3 nanoparticles with enhanced photocatalytic performance from Fe-bearing dust
Notice bibliographique
Résumé
An Fe-abundant solid waste, fabric filter dust (FFD) was used as the starting material for the preparation of metal-doped Fe2O3 (M−Fe2O3) nanoparticles for the photocatalytic degradation of MO aqueous solution. Valuable elements including Fe, Ti, Al, Na, Si, Ca, and Mg were extracted from the dust by hydrochloric acid leaching, transformed into sediments by increasing the pH of the lixivium orderly, and converted into M−Fe2O3 nanoparticles by the sol–gel technology. The effects of pH for the precipitation process and firing temperature for the sol–gel method were investigated systematically. The M−Fe2O3 samples were characterised using X-ray diffraction, field emission scanning electron microscopy, Brunauer–Emmett–Teller analysis, UV–vis spectra, and energy dispersive spectroscopy. The performances of the dust-derived nanoparticles during photocatalytic process were appraised by visible light photodegradation of methyl orange (MO) aqueous solution, indicating that the M−Fe2O3 (M = Ti and Al) sample prepared with a precipitation pH of 4 and a firing temperature of 500 °C exhibits the most impressive photocatalytic behaviour. The product produces a degradation rate of 82.99% for 100 mL of MO solution (10 mg/L) after visible-light degradation for 180 min, which is increased from 38.94% achieved by an undoped Fe2O3 sample prepared under the same conditions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».