Biofabrication, spectroscopic, and photocatalytic studies of titania nanoparticles mediated by <i>Proteus mirabilis</i> strain NG-ABK-32 for smart applications
Notice bibliographique
Résumé
Green fabrication of nanoparticles (NPs) is simple, pocket-friendly, easy, sustainable, and devoid of eco-toxicity issues. Thirty-five bacterial strains were isolated from ‘tie and dye’ effluent-contaminated soil and effluent samples and were identified using traditional methods. Following a dye decolourization assay, Proteus mirabilis strain (NG-ABK-32) emerged as the isolate with the highest potential to decolourize vat violet RR dye. Titania nanoparticles (TiO2 NPs) fabricated using NG-ABK-32 strain were characterized by UV-visible spectroscopy (UV-vis), Transmission Electron Microscopy (TEM), X-ray Diffraction (XRD), and Fourier Transform Infrared (FT-IR) spectroscopy. UV-Vis result displayed an absorption peak at 320 nm. The TEM image revealed monodispersed, spherical NPs possessing an average particle size of 3.18 nm. The crystallographic plane of rutile TiO2 NPs and high purity were confirmed by the XRD pattern. The average crystallite size was 52.53 nm. The synthesis of TiO2 NPs was further established from FT-IR by the presence of Ti-O, Ti-OH, and O-Ti-O functional groups. The synergistic treatment caused a significant reduction of total suspended solids (TSS), total dissolved solids (TDS), biological oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand (COD), and color (Pt.Co) of the effluent by 96.86%, 78.78%, 67.84%, 56.65%, 67.84%, and 72.09% respectively. Thus, this study confirmed the better efficiency of combining biological (NG-ABK-32) pre-treatment with photocatalytic degradation post-treatment using the synthesized TiO2 NPs in the treatment of ‘tie and dye’ effluent compared to the application of the TiO2 NPs as a single treatment method.
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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) | 0,001 | 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 ».