Garlic (Allium sativum) extract mediated synthesis of self-redox SnO2 nanomaterials for reduction of Cr(VI) under dark condition
Notice bibliographique
Résumé
Hexavalent chromium [Cr(VI)] is a highly toxic heavy metal mainly released from various industrial processes. Its high-water solubility allows to readily enter the human body and posing serious health risks. Therefore, its remediation through catalytic reduction is an essential and effective treatment strategy. In this study, a green technology approach was employed to synthesize SnO₂ catalyst nanomaterials , with varied properties, for the reduction of Cr(VI) under dark condition. Various ratios of the two tin precursors, SnCl₂·2H₂O and SnCl₄·5H₂O, were used to modulate the catalyst characteristics. An extract from fresh garlic ( Allium sativum ) served as an efficient nucleating and precipitating agent for the formation of SnO₂ nanoparticles . The electronic properties, morphologies, crystal phases, and chemical states of the resulting SnO 2 nanomaterials were characterized. The SnO 2 nanocatalyst synthesized from SnCl₂·2H₂O (Sn-2) demonstrated 100 % Cr(VI) reduction efficiency within 14 min with a rate constant 68 times higher than SnO 2 derived from SnCl 4 ·5H₂O (Sn-4), which itself showed only 5.6 % reduction activity. Remarkably, combining equal weight ratios of both precursors to produce SnO 2 catalyst enhanced the Cr(VI) reduction to 100 % within 10 min. The presence of point defects and self-redox interactions between Sn 2+ and Sn 4+ in SnO 2 played pivotal roles for the reduction of Cr(VI) under dark conditions. Taken together, the green synthesized SnO₂ nanomaterials could offer significant potential for environmental remediations and public health protection.
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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) | 0,001 | 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 ».