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Enregistrement W4413881109 · doi:10.1080/00958972.2025.2549040

Sustainable hydrogen production and antibiotic degradation using SeO <sub>2</sub> /Se nanocomposite synthesized via co-precipitation

2025· article· en· W4413881109 sur OpenAlexaff
Abdelghani Serouti, Abderrhmane Bouafia, Chaima Salmi, Imen Kir, Khansaa Al‐Essa, Salah Eddine Laouini, Hamdi Ali Mohammed, Fahad A. Alharthi, Abdullah Al Souwaileh, Tomasz Trzepiecińsk

Notice bibliographique

RevueJournal of Coordination Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryNanocompositeDegradation (telecommunications)Hydrogen productionPrecipitationHydrogenChemical engineeringNuclear chemistryOrganic chemistryMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reports the synthesis, characterization, and photocatalytic performance of SeO2/Se nanocomposites (NC) for sustainable hydrogen production and antibiotic degradation. The nanocomposites were synthesized via a co-precipitation method, yielding stable structures with a bandgap energy of 2.34 eV and an absorption peak at 315 nm. Structural and morphological analyses confirmed a crystalline phase with an average crystallite size of 20.45 ± 1.23 nm and irregular particle morphology averaging 34 nm. Photocatalytic evaluation demonstrated a hydrogen production rate of 654 µmol/g under optimal conditions (50 mg catalyst, pH 10) under simulated sunlight. In parallel, the nanocomposites achieved 99.9% degradation of amoxicillin within 120 min, following pseudo-first-order kinetics with a rate constant of 0.02249 min−1. Reactive oxygen species were identified as the primary drivers of the photocatalytic degradation process. These results highlight the dual functionality of SeO2/Se NC, offering a promising route for simultaneous clean energy production and environmental remediation. The findings contribute to the development of multifunctional photocatalytic materials for sustainable energy and water purification technologies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, 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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