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Enregistrement W4407874132 · doi:10.1016/j.ceja.2025.100721

Simultaneous removal of multiple organic micropollutants via UV-visible light driven BiVO4/TiO2-GO photoanode: Experimental and CFD study

2025· article· en· W4407874132 sur OpenAlexaff
Agha Zeeshan Ali, B.A. Wols, Mohamad Zeidan, Henri Spanjers, Jan Peter van der Hoek

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Journal Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsVisible spectrumMaterials scienceOptoelectronicsChemical engineeringEnvironmental scienceNanotechnologyPhysicsEngineeringMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• BiVO 4 /TiO 2 -GO photoanode achieves 50 % higher OMP removal vs pristine BiVO 4 . • CFD model predicts 80 % simultaneous removal of BTA, CBZ, CAF and DIC within 25 mins. • A light intensity of 400 W m −2 optimizes reactor performance for OMP removal. • Turbulent flow enhances OMP diffusion, accelerating removal kinetics. • Ultrasonic spray pyrolysis enables successful fabrication of heterojunction photoanodes. In this study, we investigated the use of BiVO 4 /TiO 2 -GO heterojunction photoanode in a PEC based AOP to simultaneously remove four organic micropollutants (OMPs): benzotriazole (BTA), carbamazepine (CBZ), caffeine (CAF) and diclofenac (DIC) from demineralized water. Each OMP had an initial concentration of 40 µg L −1 . Ultrasonic spray pyrolysis (USP) was used to deposit BiVO 4 and TiO 2 -GO layers on fluorine doped tin oxide (FTO) electrodes. The heterojunction photoanode at an applied voltage of 1 V (vs Ag/AgCl) achieved simultaneous removal efficiencies of 100 % for DIC, 54 % for CBZ, 36 % for BTA and 33 % for BTA under simulated solar light. Compared to the pristine BiVO 4 photoanode, the heterojunction photoanode showed 50 % higher removal efficiency for BTA, CBZ and CAF. The reaction kinetics revealed that the first order rate coefficient for DIC removal was about nine times higher than that of CBZ and fifteen times higher than those of BTA and CAF. To assess scalability, a computational fluid dynamics (CFD) model incorporating the experimentally determined reaction kinetics was developed for a conceptually designed up-scaled PEC reactor. The model analyzed the effect of reactor design and fluid flow conditions on the removal of OMPs. Under turbulent flow conditions, enhanced removal efficiency was observed for all four OMPs, which was attributed to the effects of eddy diffusion and convective mixing. The optimized reactor design under turbulent flow condition achieved an 80 % removal efficiency for all four OMPs within 25 min under a light intensity of 400 W m −2 . The findings highlight the potential of BiVO 4 /TiO 2 -GO heterojunction photoanodes for efficient and scalable PEC water treatment, showing a promising approach for the elimination of OMPs from wastewater.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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