Novel <i>in situ</i> synthesis of quaternary core–shell metallic sulfide nanocomposites for degradation of organic dyes and hydrogen production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental remediation of toxic organic pollutants on catalytic degradation has gained much attention. Organic dyes and fossil fuels as pollutants are the two major problems nowadays. The efficient and targeted eradication of organic dye from water systems is a critical global concern for the treatment of both drinking water and wastewater. In this study, ZnO–ZnS–CdO–CdS quaternary core–shell nanocomposites (NCs) were synthesized using Ricinus communis as a stabilizing agent and hydrazine hydrate as a reducing agent. UV-visible spectroscopy and photoluminescence confirmed the formation of NCs. Fourier transform infrared spectroscopy confirmed the presence of functional groups, while scanning electron microscopy analysis revealed that the morphology of nanomaterials was spherical and poly distributed. X-ray powder diffraction confirmed the crystalline nature of prepared samples. The prepared nanocatalysts were used in the production of hydrogen gas from green sources of the Brassica campestris leaf extract and the degradation of Congo red and methyl red dyes. Overall, the photocatalytic performance of NCs and their design was successful. The prepared catalysts were not only active in the degradation of a single substrate but also in the degradation of a mixture of dyes.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».