Solvent-thermal approach of MIL-100(Fe)/Cygnea/Fe3O4/TiO2 nanocomposite for the treatment of lead from oil refinery wastewater (ORW) under UVA light
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The main purpose of this research endeavor is to reduce lead concentrations in the wastewater of an oil refinery through the utilization of a material composed of oyster shell waste (MIL-100(Fe)/ Cygnea /Fe 3 O 4 /TiO 2 . Initially, iron oxide nanoparticles (Fe 3 O 4 ) were synthesized via solvent-thermal synthesis. It was subsequently coated layer by layer with the organic–metallic framework MIL-100 (Fe) using the core–shell method. Additionally, the solvent-thermal method was utilized to integrate TiO 2 nanoparticles into the magnetic organic–metallic framework’s structure. Varieties of analytical analysis were utilized to investigate the physical and chemical properties of the synthetic final photocatalyst. Nitrogen adsorption and desorption technique (BET), scanning electron microscopy (SEM), scanning electron diffraction pattern (XRD), and transmission electron microscopy (TEM). Following the characterization of the final photocatalyst, the physical and chemical properties of the nanoparticles synthesized in each step, several primary factors that significantly affect the removal efficiency in the advanced oxidation system (AOPs) were examined. These variables consist of pH, photocatalyst dosage, lead concentration, and reaction temperature. The synthetic photocatalyst showed optimal performance in the removal of lead from petroleum wastewater under the following conditions: 35 °C temperature, pH of 3, 0.04 g/l photocatalyst dosage, and 100 mg/l wastewater concentration. Additionally, the photocatalyst maintained a significant level of reusability after undergoing five cycles. The findings of the study revealed that the photocatalyst dosage and pH were the most influential factors in the effectiveness of lead removal. According to optimal conditions, lead removal reached a maximum of 96%. The results of this investigation showed that the synthetic photocatalyst, when exposed to UVA light, exhibited an extraordinary capacity for lead removal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».