Environmental, energy and economic assessment of four recyclable nano-sized semiconductor photocatalysts to remove 2,4-dichlorophenol
Notice bibliographique
Résumé
As environmental concerns continue to grow, life cycle assessment \LCA) has become a vital tool for assessing the sustainability of different technologies. Photocatalysts are particularly important for water treatment due to their effectiveness in removing organic pollutants. This study investigated the sustainability of four types of photocatalysts in the removal of 2,4-DCP from aqueous solutions using LCA and evaluated their environmental impacts, energy consumption, and economic costs. The ecological consequences of these photocatalysts were evaluated using SimaPro software, which encompasses 18 environmental impact categories and Cumulative Energy Demand (CED). The results of this study indicated that, in most environmental indicators, the rGH photocatalyst had the highest environmental impact, except for terrestrial biotoxicity (TE) and human non-carcinogenic toxicity (HNCT). In contrast, the 10 % rGH-Fe 3 O 4 @SnO 2 /Ag photocatalyst composition demonstrated the lowest environmental impact across all evaluated indicators. Moreover, the analysis of the four photocatalytic processes revealed a significant impact on human health. Among these, the 10 % rGH-Fe 3 O 4 @SnO 2 /Ag photocatalyst demonstrated the highest efficiency, achieving 92.64 %. In terms of energy consumption, the 10 % rGH-Fe 3 O 4 @SnO 2 /Ag required the lowest energy, with a cumulative energy demand (CED) of 0.27 GJ, while rGH had the highest CED at 1.29 GJ. Regarding cost, the Fe 3 O 4 @SnO 2 /Ag option was found to be the most economical, costing $768.47, whereas rGH was the most expensive at $7524.57. In conclusion, the use of the 10 % rGH-Fe 3 O 4 @SnO 2 /Ag photocatalyst is a more effective, cost-efficient, and environmentally friendly method for the removal of 2,4-DCP from aqueous solutions compared to other investigated methods.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».