MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4382813600 · doi:10.1515/gps-2022-8128

Novel <i>in situ</i> synthesis of quaternary core–shell metallic sulfide nanocomposites for degradation of organic dyes and hydrogen production

2023· article· en· W4382813600 sur OpenAlexaff
Yousaf Khan, Uzma Sharafat, Saima Gul, Mohammad Iqbal Khan, Muhammad Ismail, Murad Ali Khan, Rafia Younus, Sher Bahadar Khan

Notice bibliographique

RevueGreen Processing and Synthesis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotocatalysisNanocompositeFourier transform infrared spectroscopyNanomaterialsMaterials scienceCatalysisNanomaterial-based catalystChemical engineeringEnvironmental pollutionCongo redHydrogen productionChemistryAdsorptionNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGreen Processing and SynthesisMême sujetAdvanced Photocatalysis TechniquesTravaux en français237 207