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Enregistrement W4367625081 · doi:10.3390/molecules28093825

Role of Silica on Clay-Catalyzed Ozonation for Total Mineralization of Bisphenol-A

2023· article· en· W4367625081 sur OpenAlexafffund
Farida Boudissa, Vasilica-Alisa Aruş, Eric-Noel Foka-Wembe, Meriem Zekkari, Rachida Ouargli-Saker, David Dewez, René Roy, Abdelkrim Azzouz

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesMinistère du Développement Économique, de l’Innovation et de l’Exportation
Mots-clésCatalysisChemistryBisphenol AAdsorptionMineralization (soil science)Aqueous solutionMontmorilloniteBentoniteMesoporous silicaChemical engineeringMesoporous materialInorganic chemistryDispersion (optics)Organic chemistryEpoxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Catalytic ozonation for the total mineralization of bisphenol-A (BPA) from aqueous solution was investigated in the presence of various silica-based catalysts such as mesoporous silica, acid-activated bentonite (HMt) and montmorillonite-rich materials (Mt) ion-exchanged with Na+ and Fe2+ cations (NaMt and Fe(II)Mt). The effects of the catalyst surface were studied by correlating the hydrophilic character and catalyst dispersion in the aqueous media to the silica content and BPA conversion. To the best of our knowledge, this approach has barely been tackled so far. Acid-activated and iron-free clay catalysts produced complete BPA degradation in short ozonation times. The catalytic activity was found to strongly depend on the hydrophilic character, which, in turn, depends on the Si content. Catalyst interactions with water and BPA appear to promote hydrophobic adsorption in high Si catalysts. These findings are of great importance because they allow tailoring silica-containing catalyst properties for specific features of the waters to be treated.

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 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 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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