A Bench-Scale Photoreactor For Performing Photocatalytic Degradation Studies
Notice bibliographique
Résumé
Several investigations have been published across the globe and also discussing more on the applicability ofphotocatalytic activity for the treatment of industrial dye effluents. Photocatalytic process involves the removal ofcontaminants and organic waste from effluent streams that are chemically stable and resistent to biodegradation. Thisprocess has shown a great potential being cost effective, ecofriendly and complete mineralisation, use of low cost catalystsystem and in the field of sustainable treatment with zero waste discharge. The principle of photocatalysis relies on insitu generation of hydroxyl radicals under ambient conditions which are capable of generating a wide spectrum of toxicorganic compounds including non-biodegrdables into relatively less toxic end products. Photocatalytic process of removalof colour from aqueous solutions also indicated the better removal of methylene blue compared to methyl orange. It wasinterestingly to note that, photocatalytic degradation of both the colours by all nanoparticles studies is more effective thanthe removal by batch studies. Further the adsorbent dosage required for photocatalysis was found to be very less comparedto batch studies. The removal percentage of methylene blue by using ZnO was99.6%, TiO2 was 96.3% and MgO was 93.4% respectively under optimum experimental conditions. Accordingly, thesevalues for methyl orange were found to be 96.2% for ZnO, 91.1% for TiO2 and 85.8% for MgO respectively. In thepresent research work, the combination of different nanoparticles are used to remove the colour from aqueous solutionsof industrial dye effluents by using photocatalytic process are also presented.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».