Degradation of wastewater from carbon capture plants using metal‐impregnated <scp> TiO <sub>2</sub> </scp> photocatalyst
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».