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Enregistrement W4386895201 · doi:10.1002/cjce.25099

Heterogeneous catalytic ozonation of organic wastewater by using bimetallic catalysts supported on honeycomb‐structured activated carbon

2023· article· en· W4386895201 sur OpenAlexvenueno aff
Ping Liu, Lechao Wang, Le Du, Jiqin Zhu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBimetallic stripCatalysisActivated carbonAdsorptionWastewaterX-ray photoelectron spectroscopyDissolutionChemistryInorganic chemistryChemical engineeringNuclear chemistryWaste managementOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Honeycomb‐structured activated carbon (HAC) is one of the most studied chemicals with large specific surface area, high porosity, unique adsorption properties, and other characteristics, which has been widely used in the fields of exhaust gas adsorption, wastewater adsorption, and catalyst support. However, the study and application of HAC in the field of wastewater treatment is not extensive. Herein, a novel HAC‐based bimetallic catalyst was prepared by incipient wetness co‐impregnation, which exhibited high catalytic activity in heterogeneous catalytic ozonation of methylene blue (MB) organic wastewater. A high MB removal of 95.43% and a chemical oxygen demand (COD) removal of 85.19% were achieved by using Cu‐La/HAC under optimized conditions. The inductively coupled plasma‐mass spectrometry (ICP‐MS) results showed that the metal dissolution concentration of Cu‐La/HAC was the lowest. Moreover, X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS) characterization of copper‐containing catalysts indicated that the strong interaction between copper and lanthanum resulted in the low metal dissolution concentration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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