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Enregistrement W4399326000 · doi:10.1016/j.jphotochem.2024.115804

Kinetic study of p-nitrophenol degradation with zinc oxide nanoparticles prepared by sol–gel methods

2024· article· en· W4399326000 sur OpenAlexaff
Antoine Farcy, Julien G. Mahy, Christelle Alié, Joachim Caucheteux, Dirk Poelman, Zetian Yang, Pierre Eloy, Nathalie Body, Sophie Hermans, Benoı̂t Heinrichs, Stéphanie Lambert

Notice bibliographique

RevueJournal of Photochemistry and Photobiology A Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds pour la Formation à la Recherche dans l’Industrie et dans l’AgricultureFonds De La Recherche Scientifique - FNRSUniversité de LiègeWaalse Gewest
Mots-clésSol-gelDegradation (telecommunications)ZincNanoparticleNitrophenolMaterials scienceKinetic energyChemical engineeringNuclear chemistryChemistryMetallurgyNanotechnologyComputer scienceCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three zinc oxides (ZnO A, B, C) with similar spherical morphology but different sizes are synthesized by sol–gel methods. A kinetic study is carried out on the photocatalytic activity of these three ZnO, through the degradation of p -nitrophenol (PNP). A mathematical model is developed and the rate constants of the three catalysts are determined. To understand the parameters influencing the kinetics, the catalysts are reduced to the surface of an isolated particle (assuming perfect dispersion conditions where all catalytic active sites are available) whose size is determined by X-ray diffraction (XRD) and transmission electron microscopy (TEM). However, by considering the real case (not a perfect dispersion), it appears that the size of the aggregates induced by the synthesis methods play a more important role in the catalytic activity of the three ZnO samples than defects. A discussion on the formation of these aggregates highlights the importance of the synthesis parameters, like the solvent or the surfactant used to obtain a high dispersion. The dispersion plays a crucial role in photocatalytic efficiency, with kinetics three times higher for the catalyst with the best dispersion. Also, as shown by photoluminescence and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), the type and amount of defects play an important role in the photocatalytic performance. ZnO A and B show a defect peak at 620 nm whereas ZnO C shows a defect peak at 680 nm, suggesting a different type of defect on the surface of the catalyst that reduces the photocatalytic performance. Electron paramagnetic resonance (EPR) measurements are performed to identify the type of radicals involved in PNP degradation. The results show that the catalyst with the best dispersion produces the highest amount of hydroxyl radicals. Finally, photoluminescence and XPS analyses underline the type and the amount of defects for the three photocatalysts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,273 · 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.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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