Synthesis and characterization of ZnS and Ag-ZnS nanoparticles for photocatalytic degradation of aqueous pollutants
Notice bibliographique
Résumé
Photocatalytic degradation has drawn much interest recently as a substitute technique for eliminating environmental contaminants from the aqueous phase. In this study, pure and Ag-doped zinc sulfide (ZnS) nanoparticles were synthesized for the photocatalytic degradation of methylene blue (MB) under UVA light irradiation using a simple chemical co-precipitation method. The nanopowders' structural, optical, morphological, and chemical properties were characterized using XRD, FTIR, UV-Vis, and FESEM techniques. XRD analysis confirmed the hexagonal crystal structure of the nanoparticles, while FTIR identified stretching vibrations corresponding to O–H, C–H, C=O, C–N, and Zn–S bonds. The UV-Vis analysis revealed an optical band gap in the range of 5.2–5.4 eV. Photocatalytic performance tests under UVA light demonstrated that Ag doping significantly enhanced the photocatalytic efficiency of ZnS nanoparticles in degrading MB. Upon exposure to UVA light, the synthesized Ag-ZnS nanoparticles achieved impressive decolorization efficiency within 25 minutes, compared to 35 minutes for pure ZnS. The findings indicate that Ag-ZnS is a highly promising photocatalyst for the efficient removal of aqueous pollutants, including methylene blue dye.
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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) | 0,000 | 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 ».