Titanium dioxide-based nanoparticles and their applications in water remediation
Notice bibliographique
Résumé
Water is an essential component of life. Only 2.5% of the total percentage of water available on earth is fresh. As the world’s population is increasing, water pollution is becoming more complex and difficult to remove. Due to change in climatic conditions globally, many regions of the world are facing multiple challenges in sustainable supply of water, and their magnitude is rapidly increasing. Therefore, reuse of waste water is becoming a common necessity. However, due to the presence of water contaminants, such as heavy metals, organic pollutants and many other complex compounds, treatment of contaminated waste water is essential for a healthy life. Nanotechnology offers opportunities to provide efficient, cost-effective and environmentally sustainable solutions for supplying potable water for human use and clean water for agricultural and industrial uses. Photocatalytic processes have shown great potential as a low-cost, environmentally friendly and sustainable treatment technology for water purification. Photocatalytic degradation has been used efficiently for the degradation and removal of toxic and harmful chemicals to improve water quality. Titanium-based semiconductors have been employed as photocatalysts in degradation of organic molecules. In this review, titanium dioxide-based nanoparticles and their applications in water remediation are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».