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Enregistrement W4406570396 · doi:10.1016/j.cej.2025.159298

Ultraviolet-laser-induced graphene with heterogeneous CuO, Fe3O4, TiO2 ternary metal oxide nanoparticles for enhanced environmental applications

2025· article· en· W4406570396 sur OpenAlexafffund
Jun Uk Lee, So Yoon Park, Anthony V. Tuccitto, Nello D. Sansone, Rafaela Aguiar, Ho Hyun Chun, Bo Sung Shin, Patrick Lee

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-Ablation Synthesis of Nanoparticles
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWorld Institute of KimchiMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésTernary operationGrapheneOxideNanoparticleUltravioletMaterials scienceMetalLaserNanotechnologyChemical engineeringOptoelectronicsMetallurgyOpticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Created a cost-effective method for hetero-conjugated ternary MONPs/UV-LIG production. • MB adsorption kinetics fit a pseudo-second-order model; max capacity: 402.9 mg/g (Langmuir isotherm). • Demonstrated MB photodegradation with strong reusability, suitable for water purification. • Achieved 99.999% (5-log) reduction in pathogens in 60 s, proving self-sterilization properties. Pressing concerns regarding increasing industrial emissions and the spread of environmental pathogens have catalyzed substantial research into developing absorbents and antibacterial surfaces. Graphene-based composites incorporating metal oxide nanoparticles (MONPs) have recently gained significant attention for large-scale implementation, offering excellent absorbent behavior, photocatalytic performance, antibacterial properties, and straightforward fabrication pathways. However, the integration of heterogeneous ternary MONPs on highly porous graphene structures remains challenging. Laser-induced graphene (LIG) offers a promising avenue for customizing graphene-based composite materials, potentially transforming various industries through the rapid and cost-effective production of three-dimensional, multifunctional porous structures. This study pioneers the fabrication of nanocomposites composed of hetero-conjugated CuO, Fe 3 O 4 , and TiO 2 ternary MONPs embedded in high-surface-area bilayer ultraviolet (UV)-LIG, targeting absorption, photocatalysis, and self-sterilization against foodborne pathogens. This hybrid nanocomposite demonstrates consistent absorption and photodegradation performance, making it a strong candidate for industrial waste absorption, photodegradation of volatile organic compounds, and antibacterial surfaces for food packaging. For industrial waste adsorption, the adsorption kinetics of methylene blue (MB) was examined and followed a pseudo-second-order model with a maximum adsorption capacity of 402.9 mg/g according to the Langmuir isotherm. The ternary MONPs/UV-LIG photocatalyst exhibits outstanding performance, achieving approximately 95 % degradation efficiency of MB under visible light irradiation. The ternary MONPs/UV-LIG also demonstrated remarkable self-sterilization, achieving a 5-log cycle (99.999 %) reduction in foodborne pathogens in 60 s, making it ideal for applications necessitating antimicrobial surfaces. Ternary MONPs/UV-LIG composites exhibit exceptional adsorptive and photocatalytic efficiency under visible light, enabling sustainable degradation of organic pollutants and pathogens without external stimulation, making them ideal for environmental remediation and antimicrobial applications.

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)0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations17
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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