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Enregistrement W4405263351 · doi:10.1002/cjce.25576

Degradation of rhodamine dye using a modified flow photocatalytic reactor in the presence of external oxidants

2024· article· en· W4405263351 sur OpenAlexvenueno aff
Manisha V. Bagal, Vijay Mane, Harshal Ambulkar, Bhumika Gawande, Makarand Naniwadekar, Kanchan N. Bawankar, Parmanand N. Dange, Ashish V. Mohod, Parag R. Gogate

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitution of Engineers (India)
Mots-clésDegradation (telecommunications)Rhodamine BPhotocatalysisHydrogen peroxideReagentChemistryNuclear chemistryRhodaminePollutantCatalysisPhotochemistryChemical engineeringOrganic chemistryFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current work addresses the challenge of effectively degrading Rhodamine B dye, a common environmental pollutant using a modified zig‐zag flow type photocatalytic reactor with the main objective of process intensification. A detailed study into the effect of initial dye concentration and operating solution pH on the degradation of Rhodamine B elucidated that the Rh B dye degradation was higher at a lower solution pH (pH 2) and at an optimum initial (20 ppm) dye concentration. Among different photocatalysts studied including TiO 2 , ZnO, and CaO, maximum degradation was seen for the TiO 2 with 83.3% at optimum loading of TiO 2 (1 g/L). Lower degradations of 76.2% at 1.5 g/L of ZnO and 65.9% at 1.5 g/L of CaO were seen for other photocatalysts. Additionally, the introduction of oxidants such as hydrogen peroxide and Fenton reagent further intensified dye degradation, with the combined UV/Fenton process achieving maximum degradation of 94.8% and the highest COD removal of 68.4%. Overall, it is recommended to utilize zig‐zag flow design photocatalytic reactor with combined Fenton's reagent for optimal dye degradation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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