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Enregistrement W4414288597 · doi:10.3390/catal15090893

Advances in Composite Photocatalysts for Efficient Degradation of Organic Pollutants: Strategies, Challenges, and Future Perspectives

2025· article· en· W4414288597 sur OpenAlexaff
Adnan Majeed, Muhammad Adnan Iqbal, Trong‐On Do

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDegradation (telecommunications)Composite numberPhotocatalysisPhotodegradationChemical stabilitySewage treatment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The persistent release of synthetic dyes such as methylene blue (MB) into aquatic environments poses a significant ecological hazard due to their chemical stability and toxicity. In recent years, the application of engineered composite photocatalysts has emerged as a potent solution for efficient dye degradation under visible and UV light. This review comprehensively summarizes various advanced composites, including carbon-based, metal-doped, and heterojunction materials, tailored for MB degradation. Notably, composites such as TiO2/C-550, WS2/GO/Au, and MOF-derived α-Fe2O3/ZnO achieved near-complete degradation (>99%) within 30–150 min, while others, like ZnO/JSAC-COO− and Ag/TiO2/CNT, displayed enhanced charge separation and stability over five consecutive cycles. Band gap engineering (ranging from 1.7 eV to 3.2 eV) and reactive oxygen species (·OH, ·O2−) generation were key to their photocatalytic performance. This review compares the structural attributes, synthetic strategies, and degradation kinetics across systems, highlighting the synergistic role of co-catalysts, surface area, and electron mobility. This work offers systematic insight into the state-of-the-art composite photocatalysts and provides a comparative framework to guide future material design for wastewater treatment applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations19
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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