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Enregistrement W4282826123 · doi:10.1016/j.eti.2022.102751

Facile metal organic framework composites as photocatalysts for lone/simultaneous photodegradation of naproxen, ibuprofen and methyl orange

2022· article· en· W4282826123 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology & Innovation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSharjah Research AcademyAmerican University of Sharjah
Mots-clésPhotodegradationNaproxenMethyl orangePhotocatalysisMaterials scienceNuclear chemistryMetal-organic frameworkIbuprofenChemical engineeringChemistryCatalysisOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmaceuticals and dyes are known to have endocrine disrupting effects in humans and aquatic animals. As a result of inefficient removal of these micropollutants from wastewater, they have been detected in potable water supplies. In this work, photocatalysts were prepared by incorporating TiO2 and ZnO into the framework of the MOF, MIL-53(Al), and were used in photodegradation studies of single and binary mixtures of naproxen, ibuprofen and methyl orange. The photocatalyst composites, MIL-53(Al)@TiO2 and MIL-53(Al)@ZnO, were characterized by XRD, FTIR, BET and FE-SEM, which confirmed attachment of TiO2 and ZnO nanoparticles to MIL-53(Al). DRS revealed direct optical band gaps of MIL-53(Al)@TiO2 and MIL-53(Al)@ZnO to be 3.34 eV and 3.24 eV, respectively. Uncoated MIL-53(Al) showed greatest photodegradation efficiency for naproxen (89.5%), closely followed by MIL-53(Al)@TiO2 (80.3%) and MIL-53(Al)@ZnO (76.6%). Uncoated MIL-53(Al) was also efficient at degrading ibuprofen from single and binary micropollutant systems, with MIL-53(Al)@ZnO performing better than MIL-53(Al)@TiO2 in both systems. MIL-53(Al)@ZnO was the only photocatalyst that was able to degrade methyl orange in both systems. It was established that a 3:1 ratio of naproxen (mg/L) to MIL-53(Al)@TiO2(mg) was optimum for photodegradation, while for ibuprofen and methyl orange in single and binary systems, a 2:1 ratio of total micropollutant (mg/L) to MIL-53(Al)@ZnO (mg) gave the best degradation performance. The photodegradations kinetics were investigated and fitted to zero and pseudo-first/second order models. Recyclability of MIL-53(Al)@TiO2 for three consecutive photodegradation cycles showed a decrease of only 13.6% in photodegradation efficiency. Experiments conducted with scavengers showed that hydroxyl radicals played a major role in the photocatalytic process photodegradation, and it was found that only 1 h of treatment was sufficient to obtain a considerable COD reduction of 58%. This study provides a promising strategy for uniform MOF loading into ZnO and TiO2 for binary pharmaceutical and dye wastewater photodegradation treatment.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,246 · 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