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Enregistrement W4393040744 · doi:10.21203/rs.3.rs-4124588/v1

Surfactant-tolerant Cathodes for Electrochemical Generation of Hydrogen Peroxide for Wastewater Treatment

2024· preprint· en· W4393040744 sur OpenAlexaff
Dzmitry Malevich, Sreeman Mypati, S. Ray, Cao‐Thang Dinh, Dominik P. J. Barz

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen peroxidePulmonary surfactantElectrochemistryWastewaterCathodeCathodic protectionChemistryWaste managementPulp and paper industryEnvironmental scienceInorganic chemistryMaterials scienceChemical engineeringEnvironmental engineeringOrganic chemistryEngineeringElectrodeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cathode materials based on carbon substrates are of high interest for the electrochemical generation of hydrogen peroxide (H2O2) for wastewater treatment because of their low cost, chemical stability and high selectivity. However, the H2O2 selectivity of carbon materials can be significantly reduced in presence of surfactants, which are frequent contaminants in wastewater. Therefore, the development of surfactant-tolerant cathode materials is highly important. In this paper, composite electrodes comprising of polytetrafluoroethylene and carbon black on a carbon felt substrate were prepared. The effect of sodium dodecyl sulphate on the electrode activity was investigated. It was found that the electrodes prepared with high bulk density carbon black featured a high H2O2 Faradaic efficiency of 95% in surfactant-free solutions. These electrodes also showed significant surfactant tolerance having a 70% Faradaic efficiency in the presence of 1mM sodium dodecyl sulphate. The enhanced surfactant tolerance is attributed to the hydrophobic properties of the electrode surface.

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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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