TiO2-NPs/ZnO-NPs@Co3O4 nanocomposite from natural extracts for the Rhodamine 6 G photodegradation
Notice bibliographique
Résumé
Socio-environmental issues are frequent in industrial growth, especially wastewater containing dyes resulting in toxic effects on fauna and flora. Parallelly, synthesizing nanomaterials using extracts allows for improved properties with fewer environmental effects. In this way, the present study aims to synthesize using natural extracts and characterize a ceramic nanocomposite containing titanium and zinc dioxide doped with tricobalt tetroxide nanoparticles (TiO 2 NPs/ZnO NPs@Co 3 O 4 NPs) for the removal of Rhodamine 6 G under visible radiation. TiO 2 -NPs/ZnO-NPs@Co 3 O 4 -NPs ceramic nanocomposite showed a heterogeneous morphology with a negative charge surface of -16.73 mV, V-type isotherm and H1 hysteresis, surface area (S BET ) of 62.2 m² g −1 , pore diameter (Dp) of 10.41 nm and bang gap energy (Eg) of 2.98 eV. The ideal condition of photocatalytic heterogeneous was of [Rh 6 G] = 3.18 mg L −1 , [NPs] = 1 g L −1 and pH = 7 with 99.97 % for the Rh 6 G photodegradation and the apparent rate of the pseudo first-order reaction ( k ) of 0.0193 min −1 . After IV cycles of TiO 2 -NPs/ZnO-NPs@Co 3 O 4 -NPs, there was a small reduction in Rh 6 G dye removal (99.97 to 85.71 %), confirming the photocatalytic stability of the nanocatalyst. Ecotoxicity tests were carried out with Lactuca sativa seeds and demonstrated root radicular inhibition of 6.41 % to 20.73% ranging from 12.5 - 100 mg L −1 . Machine Learning (ML) study was used to predict the Rh 6 G photodegradation mechanism, where the dye molecules successively cleavage such aromatic structure and carbonic acid to produce smaller fragments that are further form CO 2 and H 2 O. Therefore, ceramic nanocomposite presents potential application as a nanocatalyst for the wastewater treatment.
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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 ».