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Enregistrement W4399494097 · doi:10.3390/buildings14061743

Implementing All-Weather Photocatalysis of Exhaust Fumes Based on the g-C3N4/TiO2/SrAl2O4: Eu2+, Dy3+ Ternary Composite Coating

2024· article· en· W4399494097 sur OpenAlexaff
Bochao Zhou, Hailong Li, Ao Cui, Di Wang, Fucheng Guo, Chao Wang

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesBeijing Municipal Education Commission
Mots-clésAfterglowMaterials scienceNOxPhotodegradationPhotocatalysisComposite numberTernary operationMicrostructureCoatingChemical engineeringComposite materialNuclear chemistryCombustionChemistryCatalysisOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the use of SrAl2O4: Eu2+, Dy3+ long-afterglow materials doped into g-C3N4/TiO2 coatings for photodegradation. The prepared sample was tested for the purification of automotive exhaust fumes, with the optimal mass ratio of g-C3N4/TiO2 and SrAl2O4: Eu2+, Dy3+ determined to be 1:1. Characterization tests, including XRD, FT-IR, XPS, and TG-DSC, were conducted to evaluate the microstructure and properties of the samples. Under poor lighting conditions, g-C3N4/TiO2 reduced CH and NOx by 59 ppm and 13 ppm within 4 h, respectively, while g-C3N4/TiO2/SrAl2O4: Eu2+, Dy3+ decreased CH and NOx by 98ppm and 34ppm, respectively, resulting in a significant improvement in degradation efficiency. The addition of long-afterglow materials significantly improves the efficiency of photocatalysts in purifying exhaust fumes in low-light environments, providing potential value for all-weather exhaust treatment in the future.

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 enseignants0,095
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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