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Enregistrement W4389191128 · doi:10.22215/etd/2023-15857

Investigation of Environmental Applications of Graphene Oxide in Removal of Synthetic Dyes and Hydrogen Storage

2023· dissertation· en· W4389191128 sur OpenAlexafffund
Niloufar Nekouei Marnani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésGrapheneHydrogen storageAdsorptionNanotechnologyOxideMaterials scienceEnvironmental pollutionEnvironmental scienceHydrogenEnvironmental protectionChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic dyes are prevalent organic contaminants in the effluents of industries such as textiles, paper, cosmetics, and pharmaceuticals, pose a significant environmental challenge due to their resistance to conventional treatment methods.The potential toxicity, carcinogenicity, and detrimental effects on both human health and the environment highlight the urgent need for development of technologies to efficiently remove synthetic dyes from water and wastewater.However, this is not the only environmental issue that demands attention.To mitigate the adverse impact of climate change, hydrogen, as a clean and sustainable renewable energy source, holds immense promise for reducing dependence on fossil fuels in the transportation sector.The development of materials with superior hydrogen adsorption capacities is pivotal for realizing the potential energy source to employ in transportation.Graphene oxide (GO) has developed interest as an adsorbent for water treatment and hydrogen storage applications, owing to its unique layered structure, high surface area, and numerous functional groups.This study first explores and evaluates the potential of GO as an effective alternative to commonly used adsorbents such as Granular activated carbon (GAC) and Zeolite NaY (NaY) for the removal of synthetic dyes.The research focuses on two synthetic dyes, Methylene Blue (MB) and Rhodamine B (RhB), varying in molecular size and structure.It assesses adsorbents' removal efficiency under slow-mixing condition to simulate large-scale conditions.Further, this research investigates the effect of surface modifications of GO and reduced GO (rGO) on surface area and hydrogen storage.To accomplish this objective, two different isotherm models Braunauer-Emmett-Teller (BET) and Density Functional Theory (DFT) as well as two different molecular size and polarity gas probe molecules, Nitrogen (N2) and Hydrogen (H2) were employed to measure the surface area of materials.viii5.4 Measurement of Pore Volume of rGO with Hydrogen and Nitrogen .........................

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 seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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