The influence of different zeolitic supports on hydrogen production and waste degradation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The photocatalyst composition affects the chemical–physical properties and directly impacts photocatalytic activity, both in the hydrogen production and degradation of organic contaminants. In this work, the influence of zeolitic structures NaA, NaY, and ZSM‐5 combined with a 10% active phase, TiO 2 catalyst doped with 1% copper, and cobalt cocatalysts was tested to mineralize the reactive blue dye (CI250) and to produce hydrogen by photocatalysis under ultraviolet radiation. The band gap energy was affected mainly by the cocatalyst, while the Brunauer‐Emmett‐Teller method (BET) area was affected by the zeolite structure as well as the X‐ray diffraction (XRD). The most active catalyst was the Cu@TiO 2 /NaY, which promoted a hydrogen production rate of 240 μmolH 2 gcat −1 using 10% ethanol (v/v) aqueous solution as a sacrificial agent and mineralization of 53% of the organic dye, followed by the catalysts impregnated on ZSM‐5 zeolites, which had discolouration up to 50% and hydrogen evolution of 92.6 and 109.7 μmolH 2 gcat −1 for the catalyst doped with Cu and Co, 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».