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Enregistrement W4388069425 · doi:10.14233/ajchem.2023.28287

MgAl2O4:Ho3+ Nanophosphors: Electrochemical Sensor, Photoluminescence and Photocatalytic Applications

2023· article· en· W4388069425 sur OpenAlexaff
S.N. MANJULA, M. Chandrasekhar, M.R. Anil Kumar, N. Raghavendra, C.R. Ravikumar, H. C. Ananda Murthy, H. Nagabhushana

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotoluminescencePhotocatalysisOrange (colour)ChemistryElectrochemistryAnalytical Chemistry (journal)DopingPhotochemistryElectrodeMaterials scienceOptoelectronicsPhysical chemistryCatalysisEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ho3+-doped MgAl2O4 nanophosphors (1-11 mol%) was synthesised via solution combustion method using oxalyl dihydrazide (ODH) as fuel. The findings revealed a range of band gap energies (Eg) between 4.86 and 5.42 eV. It was confirmed that these values correspond extremely well with the experimental data using the DFT approach. The Ho3+ ions in the host undergo f-f transitions that are triggered at 406 nm and as a result, exhibit discrete photoluminescence emission peaks between 406 and 605 nm. Enhanced MgAl2O4 have CIE coordinates from orange-red to yellow region and 97% colour purity. Photocatalytic properties of nanophosphors under UV light led to the discovery that a rapid orange-red dye is activated at 493 nm. Removal of fast orange red (F-OR) dye using the new photocatalysts and MgAl2O4:Ho3+ nanophosphors has been demonstrated. The investigation showed that 89.02% of the dye lost its colour after being exposed to radiation for 120 min. The modified MgAl2O4:Ho3+ carbon paste electrode used in the cyclic voltametric (CV) technique for lead pollution detection. Based on their electrochemical performance, it is concluded that MgAl2O4:Ho3+ nanophosphors are a viable material for lead detecting electrodes.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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