Hybrid metal-free floatable photocatalysts for catalytic degradation of organic contaminants and inactivation of pathogens in water
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater treatment has garnered significant attention, particularly due to the growing focus on environmental preservation. Treating wastewater effluents to mitigate environmental contamination and sustain a clean ecosystem for all living organisms is essential. Various techniques have successfully removed industrial waste, with photocatalysis emerging as a promising approach for the degradation of a diverse class of organic contaminants. Metal-free photocatalysts (MFPs) such as graphene oxide, reduced graphene and carbon nitride, and covalent organic framework are gaining popularity among scientists globally due to their low cost, high stability, and good thermal conductivity. However, traditional powdered photocatalysts present several drawbacks, such as limited capacity for light collection, inadequate surface area, poor surface oxygenation, and challenges in separation from treated water. This review discusses the fabrication processes of hybrid floatable MFP composites based on their substrates and critically evaluates their performance in degrading organic dyes and antibiotics and their application in water disinfection through specific case studies. In addition, this work highlights the potential of coupling floatable MFPs as an active component with other technologies such as ultrasonic vibration and piezoelectric effect for water remediation. Finally, this review outlines future research directions and addresses current challenges in the field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».