Enhanced photo-induced charge generation of floating sulfur-doped TiO2 double-walled nanotubes for efficient sunlight-driven photocatalytic degradation of bisphenol A
Notice bibliographique
Résumé
Floating photocatalysts are an innovative class of immobilized semiconductors that can address the limitations of traditional photocatalysis by directly harvesting light, enhancing oxygen transfer from the air, and enabling easy photocatalyst recovery. In the present study, we developed a novel ultrasound-assisted solvothermal method to synthesize sulfur-doped TiO 2 nanotubes (S-TNT). The floating photocatalysts were prepared by immobilizing S-TNT onto buoyant polyurethane foam (PUF) with an open-cell structure using a wet chemical deposition method. The synthesis yielded double-walled TNT doped with 3 nm sulfur nanodots. The ultrasound-assisted solvothermal synthesis method using thiourea as a sulfur precursor resulted in the incorporation of anionic sulfur (S 2− ) and cationic sulfur (S 4+ , S 6+ ) into TNT. Among different sulfur dopants (0.5–2 wt%), 1 wt% (S-TNT-1) was optimal to achieve superior optical properties, enhanced photo-induced charge generation, and effective electron-hole pair separation. Compared to bare TNT, the specific surface area of S-TNT-1 increased from 110 to 267 m 2 /g, while the bandgap energy decreased from 3 to 2.48 eV. The photocurrent density of S-TNT-1 (0.6 mA/cm 2 ) was threefold higher than that of TNT. Evaluating operating parameters indicated that >96 % of 10 mg/L Bisphenol A (BPA) was degraded with 0.2 g S-TNT-1@PUF at pH = 8 after 75 min of simulated sunlight irradiation. This degradation followed first-order kinetics, with an apparent rate constant of 0.05 min −1 , in which • OH was the reactive species that contributed most (31 %).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».