The Renewable of Low Toxicity Gelcasting Porous Ceramic as Fe2O3 Catalyst Support on Phenol Photodegradation
Notice bibliographique
Résumé
Low toxicity gelcasting water-based method was conducted using a non-acrylamide system, with cassava starch and natural clay as poregenic agent and raw material, respectively, and the resulting porous ceramic was used as Fe2O3 catalyst support. The concentrations of cassava starch used were 1%, 3%, 5%, 7%, and 9%, the sintering process was performed based on the results of TGA/DTA thermal analysis. In addition, the sol-gel coating method was used to impregnate the Fe2O3 catalyst into the porous ceramic. BET results show that the pores formed in the ceramic body are micro pores with a size range of 21.41-23.27 Å, hence the concentration of cassava starch does not affect the pore characteristics. The morphology of SEM results also indicated the presence of pore formation in the ceramic body. According to the quantitative XRD analysis, the cassava concentration affects the percentage of catalyst impregnated. The highest percentage of Fe2O3 catalyst on 7% cassava starch was 41.15% and the phase of the catalyst successfully impregnated was α-Fe2O3with a rhombohedral structure. In addition, the highest percentage of phenol degradation was 59.15% with good performance after 8 times of recycling. In this study, we provide for the first time, utilization of Fe2O3-porous ceramics with a wonderful performance of recycling ability in the process of phenol photodegradation.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».