MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4382302049 · doi:10.1002/cjce.24945

Degradation of wastewater from carbon capture plants using metal‐impregnated <scp> TiO <sub>2</sub> </scp> photocatalyst

2023· article· en· W4382302049 sur OpenAlexafffundvenue
Kishore Bommavaram, Feysal M. Ali, Hussameldin Ibrahim

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Foundation for InnovationUniversity of Regina
Mots-clésPhotocatalysisCatalysisFormic acidDegradation (telecommunications)Thermogravimetric analysisAcetic acidNuclear chemistryMethanolAmine gas treatingChemistryMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Amine‐based carbon capture (ABCC) is an advanced and cost‐effective technology used to reduce the effects of climate change by capturing emitted from different sources. Although it has been demonstrated commercially, amine degradation poses a significant threat to humans and aquatic life. Amine degradation produces a wide variety of complex products such as nitrosamines and some organic acids. Some of these products are carcinogenic and mutagenic in nature and have demonstrated acute toxicity for laboratory animals. In order to mitigate the adverse impact of these compounds on human health and aquatic life, heterogeneous photocatalysis, an advanced oxidation process which can degrade a wide variety of chemical species with potent reactive hydroxyl radicals, was considered for the degradation of these compounds. The photocatalytic degradation of N ‐nitrosodiethylamine (NDEA), acetic acid, and formic acid were tested using TiO 2 and metal‐impregnated TiO 2 catalysts such as Fe, Co, Ni, and Cu. Various techniques, such as thermogravimetric analysis (TGA), UV–Vis, X‐ray diffraction (XRD), Brunauer–Emmett–Teller (BET), scanning electron microscopy (SEM), and X‐ray fluorescence (XRF) were used to characterize these catalysts. The operational parameters for the photocatalytic degradation process were chosen as solution pH, catalyst dose, and metal impregnation percentage (imp%), and they were optimized using response surface methodology (RSM). pH was found as an important factor, and its impact on the photocatalytic degradation efficiency was more significant than the other operational parameters. The average degradation efficiency of the compounds reached 93.1% for Fe‐TiO 2 , 92.08% for Co‐TiO 2 , 89.09% for Ni‐TiO 2 , 88.81% for Cu‐TiO 2 , and 86.3% for TiO 2 at the optimum conditions.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetCatalytic Processes in Materials ScienceTravaux en français237 207