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Enregistrement W4391399337 · doi:10.1002/cjce.25197

Intrinsic kinetic model with variable light intensity of the emerging pollutants degradation in a photocatalytic differential reactor with immobilized TIO <sub>2</sub> : Experiments and CFD

2024· article· en· W4391399337 sur OpenAlexvenueno aff
Evandro Balestrin, Selene Maria de Arruda Guelli Ulson de Souza, José Alexandre Borges Valle, Adriano da Silva

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de Santa CatarinaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésPhotocatalysisPollutantDegradation (telecommunications)Kinetic energyIntensity (physics)Light intensityComputational fluid dynamicsVariable (mathematics)Differential (mechanical device)Environmental scienceMaterials scienceChemical engineeringChemistryMechanicsThermodynamicsPhotochemistryPhysicsCatalysisOpticsComputer scienceEngineeringMathematicsClassical mechanicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heterogeneous photocatalysis is an alternative to mineralizing emerging pollutants. The present study focuses on the kinetic model of salicylic acid photocatalytic degradation in an aqueous solution as a function of pollutant concentration and light intensity. The intrinsic kinetic model parameters were determined using a differential photocatalytic reactor with immobilized TiO 2 based on experiments and numerical simulations. Five degradation experiments with different light intensities were performed for a turbulent flow rate of 4.7 L/min and salicylic acid concentration of 20 mg/L. Light intensities used for the kinetic experiments were obtained by computational fluid dynamics (CFD) simulation using the radiation transfer equation that was pre‐validated. The TiO 2 immobilized method presents low leaching of the catalyst and good degradation efficiency. The intrinsic kinetic model showed to be first‐order both for the pollutant concentration and for the light intensity and can be applied in simulation to optimize and design photocatalytic reactors.

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,263

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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