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Enregistrement W4383217340 · doi:10.6000/1929-5995.2023.12.05

Hemicellulose-g-PAAc/TiO2 Nanocomposite Hydrogel for Dye Removal

2023· article· en· W4383217340 sur OpenAlexvenueno aff
Yongdan Li, Sun Xiao, Jiayi Chen, Le Sun

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthwestern Polytechnical UniversityNorthwestern University
Mots-clésHemicelluloseAdsorptionMaterials scienceFreundlich equationMethylene blueLangmuir adsorption modelChemical engineeringComposite numberPhotodegradationLangmuirPhotocatalysisNanocompositeComposite materialChemistryCelluloseOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dyes pollution on urban environment is of great concern because of the human health hazards associated with this kind of contaminants, and the use of low-cost photocatalytic composite material is an efficient treatment method to minimize the environmental impact. A novel hemicellulose-g-PAAc/TiO2 composite hydrogel was prepared as a promising alternative material for dye removal. Wheat straw hemicellulose and TiO2 nanoparticles were first modified and then incorporated into hydrogel via covalent bonds. Effects of gel dosage, pH, initial concentration and contact time on the adsorption amount of methylene blue were systematically studied using the prepared hydrogel. The equilibrium adsorption data was fitted well to the Freundlich isotherm model, and Langmuir isotherm analysis indicated that the adsorption capacity of the hemicellulose-g-PAAc/TiO2 composite hydrogel was 389.1 mg/g, and adsorption kinetic study showed that the adsorption process can be described by the pseudo second-order kinetic model. The prepared composite hydrogel exhibited high photodegradation ability for methylene blue under alkaline conditions, and all results indicated that the hemicellulose-g-PAAc/TiO2 composite hydrogel had excellent photocatalytic degradability for dyes, which can be used in practical process.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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