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Enregistrement W4364320908 · doi:10.31788/rjc.2021.1618165

GREEN SYNTHESIS AND CHARACTERIZATION OF CODOPED ZnO NANOPARTICLES VIA THE ACCUMULATION OF COBALT ION ONTO PISTIA (Pistia stratiotes L.,) PLANT TISSUE AND ITS PHOTOCATALYTIC ACTIVITY TOWARD ORGANOSULFUR POLLUTANTS

2023· article· en· W4364320908 sur OpenAlexaff
N. Usha Rani, Chebolu Naga Sesha Sai Pavan Kumar, Satwinder Singh Marok, S. Lakshmi Tulasi

Notice bibliographique

RevueRASAYAN Journal of Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensApotex (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDibenzothiophenePistiaThiopheneCobaltFlue-gas desulfurizationStratiotesZincNanoparticleBimetallic stripOrganosulfur compoundsSulfurMaterials scienceInorganic chemistryChemistryNuclear chemistryOrganic chemistryCatalysisNanotechnologyAquatic plant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water pollution has recently become a serious global problem and hence researchers were focusing to develop innovative methods for the purification of water and then getting access to purified water by reducing pollution. As a result, the current study concentrated on synthesizing cobalt-doped zinc oxide nanoparticles by accumulating cobalt ions on Pistia (Pistiastratiotes L.) plant tissue and combining them with zinc acetate precursor. Further, the synthesized particles were analyzed for their efficiency in photo-desulphurization of organo sulphur compounds such as Dibenzothiophene and 2,5-dimethyl thiophene. Various characterization studies proved that the nanoparticles were oval in shape and had particle sizes of 8-34 nm and the particles were distributed with less aggregation. The particles have 47 % of zinc element and 21% cobalt with hexagonal (wurtzite) crystalline structure. The synthesized Co-doped ZnO nanoparticles were utilized for the desulfurization of Sulphur containing pollutants such as dibenzothiophene and 2,5-dimethyl thiophene. The results proved that rapid desulfurization was observed during the initial time of the study. The % desulfurization of 14.36±0.136 and 19.63±0.201% was observed within 5 min of the study for dibenzothiophene and 2,5-dimethyl thiophene. Whereas the high % desulfurization was noticed within less time of 25 min wherein the % desulfurization was observed to be 95.61±0.279 and 93.66±0.137 for dibenzothiophene and 2,5-dimethyl thiophene respectively. The removal of harmful heavy metals utilizing the Pistia plant and recycling in the wastewater treatment process may therefore be inferred as being highly valued. Additionally, the Co-doped ZnO photocatalysts might improve photocatalytic activity owing to the catalysts' porosity and the hole recombination and electron suppression.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,250 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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