Arsenic (III) and (V) remediation in water using a particulate photocatalytic carbon nitride (CNx) system
Notice bibliographique
Résumé
• Modified carbon nitride (CNx) for arsenic water remediation. • Dual function of photooxidation of As(III) and adsorption of As species. • Up to 97 % remediation of As(III) under photooxidation conditions. • Use of colorimetric and electrochemical techniques for As speciation. Carbon nitride (CN x ) has recently gained widespread attention as a greener material for water remediation. The inherent biocompatibility of CN x coupled with its adsorption and photocatalytic abilities underscore its potential utilization to overcome the major challenge of arsenic (As) contamination in water. Nonetheless, CN x typically exhibits poor dispersibility in aqueous media, suppressing its effectiveness as both adsorbent and photocatalyst. Herein, we present the use of CN x and its modified counterpart as effective agents for remediating As(III) and As(V) in water. Our results reveal that both benchmark CN x (CN x0 ) and the modified CN x (CN x50 ) exhibit promising As remediation effectiveness driven by photooxidation and adsorption. CN x0 exhibits strong affinity for As(III) with an adsorption effectiveness of 89 %, whereas CN x50 demonstrates an adsorption effectiveness of 76 % for As(V). Notably, CN x50 outperforms CN x0 in the photoconversion of As(III) into As(V) under simulated solar irradiation and quasi-monochromatic irradiation due to its lower amount of trapped charges and improved water dispersibility. In fact, the more toxic As(III) species is remediated by CN x50 with an efficiency of ≥ 95 %, through the combination of photooxidation and adsorption. Overall, this study emphasizes, for the first time, the potential of CN x to integrate both photocatalysis and adsorption processes for As remediation, providing a simplistic approach to addressing As contamination in water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».