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Enregistrement W4408559823 · doi:10.1016/j.hazadv.2025.100683

Valorization of algal biomass to synthesize visible-light driven gC3N4-biochar composite for dye degradation: Tuning of optical-electronic properties and persulfate-photocatalytic mechanistic insights

2025· article· en· W4408559823 sur OpenAlexaff
Aqsa Shafique, Tahir Fazal, Hafiz Muhammad Uzair Ayub, Qumber Abbas, Fawad Ashraf

Notice bibliographique

RevueJournal of Hazardous Materials Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesQatar National LibrarySouthern University of Science and TechnologyKhwaja Fareed University of Engineering and Information Technology
Mots-clésBiocharPersulfatePhotocatalysisDegradation (telecommunications)Composite numberVisible spectrumBiomass (ecology)Materials sciencePhotochemistryChemical engineeringNanotechnologyChemistryCatalysisOptoelectronicsComputer scienceComposite materialOrganic chemistryPyrolysisEcologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• An effective and efficient gCN@BC X photocatalyst was synthesized. • Improvement in visible-light absorption and slower charge recombination alongside reduced energy bandgaps (∼2.62 eV). • The integration of PS with gCN@BC 3 elevated the degradation efficacy (99.9 %) with a fast reaction kinetics of 0.041 min -1 , compare to control (0.029 min -1 ) system. • The S O 4 − • and O H • radicals are responsible to improve the degradation kinetics. • Optimized gCN@BC 3 is more stable and economical due to reusability up to five cycles. Photocatalysis, as an advanced oxidation process, is considered a green, simple, effective, and sustainable strategy to degrade organic pollutants of wastewater, i.e. wastewater from textile industries, which poses significant threats to the aquatic and public health. However, the implementation of photocatalyst, i.e. graphitic carbon nitride (gC 3 N 4 ), to treat dye-laden wastewater has proven to be ineffective, primarily owing to its restricted absorption of visible-light, rapid charge recombination, low absorption capacity, and inactive degradation efficacy. To improve these obstacle, gC 3 N 4 (gCN) was loaded on algal-biochar (BC) to enhance its optical properties and energy bandgap by synthesizing gCN@BC 3 and then integrated it with peroxydisulfate (PS) to improve the reaction kinetics for dye degradation . The synthesized gCN@BC 3 photocatalyst demonstrated better optical-electronic properties including light absorbance in visible region, slow charge recombination, and reduced energy bandgap (∼2.62 eV), as they improved the dye (methylene blue) degradation kinetics (degradation rate (min -1 )) and overall process efficacy. Upon the integration of PS with gCN@BC 3 photocatalyst, the process efficacy and degradation kinetics were significantly improved up to 99.94 % and 0.041 min -1 as compared to the control (96.82 % and 0.029 min -1 ) system without PS. Photogenerated radicals, including superoxide, hydroxyl, and sulfate species, play a key role in the degradation of organic dyes by enhancing process efficacy and kinetics. The reusability analyses demonstrated that the optimized gCN@BC 3 composite retains its stability and effectiveness over five successive cycles. The gCN@BC 3 photocatalyst exhibited a significantly higher adsorption efficiency of 70.92 %, surpassing that of algal-BC (62.31 %) and gCN (27.11 %). The adsorption process, as described by the well-fitted Pseudo-Second-Order and Freundlich models, endorses a favorable chemical interaction with a multilayer adsorption mechanism. Hence, it is suggested that the integration of PS with visible-light-driven gCN@BC 3 presents a rapid, efficient, and stable strategy to significantly boost the process kinetics and degradation efficacy of organic pollutants.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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