Preparation of Eco-Friendly Nanocatalyst Calcium Oxide (CaO) for Oily Wastewater Treatment by Advanced Oxidation Process
Notice bibliographique
Résumé
In the present work, a novel eco-friendly nanocatalyst (NC) calcium oxide (CaO) is synthesized from the waste of tomato plants by physical method for the degradation of oil in oily wastewater by photocatalytic technology as a sophisticated oxidation process. The characterization of NC prepared is described by dynamic light scattering (DLS), Brunauer-Emmett-Teller (BET) analysis, Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), field emission scanning electron microscopy (FE-SEM), X-ray powder diffraction (XRD), and energy-dispersive X-ray (EDX) spectroscopy, which illustrated that the NC prepared possessed a nanoscale size and a cubic crystal structure. The activity of NC in the photodegradation process is evaluated using oil concentration (100–500 ppm), amount of NC (0.1–1) g/L, and pH (4–12) at a specific aeration rate of 1 L/min and time irradiation of 30–180 min and under UV light. The findings showed that the degradation efficiency of oil increased with an increased amount of NC, time, and pH while decreasing with increased oil concentration. The maximum degradation of oil reached 83.0% at optimum conditions (oil concentration = 100 ppm, amount of NC = 0.6 g/L, pH = 7, time of irradiation = 120 min, and temperature = 23 ◦C). This work illustrates that the novel NC can be employed as an environmentally friendly and economical photocatalyst and might be improved in its characteristics and performance by thermal technique (calcination) to enhance the reduction of oil from oily wastewater.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».