MOF-derived C, N-In2O3 with GdFeO3 Z-scheme heterostructure for the photocatalytic removal of tetracycline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metal oxides derived from metal–organic frameworks have received considerable attention for water treatment. Herein, MIL-68 (In)–derived rod-like carbon (C) and nitrogen (N) codoped In2O3–modified GdFeO3 (CN–InO/GdF) Z-scheme heterostructures were rationally constructed through simple pyrolysis and a wet-chemical route. The synthesized CN–InO/GdF catalysts were characterized using several physicochemical techniques. Moreover, the obtained CN–InO/GdF exhibited excellent photocatalytic performance toward tetracycline (TC) degradation. Impressively, the optimized CN–InO/GdF-3 heterostructure catalyst displayed a boosted TC removal efficiency of 99.06% within 60 min of irradiation, which was 7.1 and 9.7 times higher than those of bare CN–InO and GdFeO3, respectively. The remarkably enhanced photoactivity of CN–InO/GdF was principally attributed to the synergistically combined interfaces hindering the recombination of photoinduced carriers, and the maintained redox capacity via Z-scheme spatial charge transfer. Finally, the tentative degradation mechanism was determined on the basis of density functional theory calculations and intermediates analysis. This work elucidated the design of highly efficient catalysts for various applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».