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Enregistrement W4406612876 · doi:10.1016/j.coche.2025.101090

Recent progress on Ti-based piezo-photocatalysts for wastewater treatment

2025· article· en· W4406612876 sur OpenAlexaff
Nila Davari, Javad Vahabzadeh Pasikhani, Claudia L. Bianchi‬, Viviane Yargeau, Daria C. Boffito

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensCentre in Green Chemistry and CatalysisMcGill UniversityUniversité de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesVelux Stiftung
Mots-clésWastewaterSewage treatmentWaste managementEnvironmental scienceMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Piezo-photocatalysis has emerged as a promising hybrid advanced oxidation process to eliminate resistant organic pollutants in wastewater via harnessing light irradiation and mechanical vibration. This process offers a synergistic enhancement of photocatalytic efficiency by coupling piezo-electricity with photocatalytic activity, addressing limitations of conventional photocatalysis, including rapid electron-hole pairs recombination and deactivation in the absence of illumination. We concisely review recent advancements in Ti-based piezo-electric semiconductors for wastewater treatment, focusing on research from 2020 to 2025. The studies included in this review are based on materials categorized into two main groups: integrated Ti-based piezo-photocatalysts and hybrid piezo-electric materials-incorporated TiO2 photocatalysts. We critically discuss the impact of piezo-potential and corresponding internal electric fields on photoinduced charge separation and reactive oxygen species generation. Methodologies for assessing the piezo-electric and photocatalytic properties are explored. This review highlights piezo-photocatalysis’s potential applications and challenges, offering insights into future developments in advanced oxidation processes for wastewater treatment.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,305 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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