Catalytic transformation of 4-nitrophenol into 4-aminophenol over ZnO nanowire array-decorated Cu nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
To realize economical and effective removal of hazardous 4-nitrophenol from the environment, we developed an easily recyclable ZnO nanowire array decorated with Cu nanoparticles. Its salix argyracea-shaped structure not only provides a platform to achieve stable and good dispersion of Cu nanoparticles, but also offers a great deal of catalytically active sites. The density functional theory calculations reveal that ZnO and Cu have a very beneficial synergistic effect on their catalytic capability. This synergy is ascribed to the electronic localization occurring at ZnO/Cu interface, which helps improve Cu nanoparticle's ability to adsorb electro-negatively 4-nitrophenolate ions and to capture hydrogen radicals, thereby accelerating the hydrogen transfer from metal hydride complex to 4-nitrophenol. Benefiting from these characteristics, it exhibits high efficiency and reusability towards the catalytic reduction of waste 4-nitrophenol to valuable 4-aminophenol with a rate constant of 4.30 × 10−2 s−1 and an average conversion of 96.5% in 90 s during 10 cycles. This activity is superior to that of most reported noble- or non-noble-metal powder, bulk, coating, and array catalysts, indicating its competitive advantages in cost and efficiency, as well as enticing application prospects.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».