Engineering metal sources to fabricate BiOI@ZIF composites with dual-mechanism adsorption and photocatalysis of industrial dyes
Notice bibliographique
Résumé
A sustainable photocatalyst was prepared by a facile room temperature process that was activated by an ultra-low powered, long-life, and toxic-free LED lamp. Herein, variants of ZIF-67 structures were synthesized by varying the cobalt counterions (acetate, chloride, nitrate, and sulfate), which were integrated into BiOI, a visible-light catalyst, to prepare BiOI@ZIFs-67 with synergistic adsorption and catalytic performance. The photocatalytic performance was monitored via decolorization of dyes: Rhodamine B (RhB), methylene blue (MB), and crystal violet (CV). The relative photocatalytic activity was observed: BiOI@ZIF-67-NO 3 > BiOI@ZIF-67-SO 4 > BiOI@ZIF-67-Cl > BiOI@ZIF-67-OAC. The dye removal (%) of BiOI@ZIF-67-NO 3 was observed: MB (56.8 %), RhB (98.3 %), and CV (79.2 %). Compared to pure BiOI, BiOI@ZIF-67-NO 3 exhibited an 8.9-fold increase in its surface area, a 33.5-fold increase in pore volume, and lower photoluminescence (PL) intensity. This variation in molecular structure was reflected by variable dye removal efficiency for each dye: CV =1.17-fold, RhB =1.45-fold, and MB =1.1-fold higher dye removal for the BiOI@ZIF-67-NO 3 composite. Optimal conditions for complete decolorization of RhB are also listed: pH 6.5, BiOI@ZIF-67-NO 3 dose (0.61 g/L, and irradiation time (=52 min). The mechanistic role of superoxide was shown by its inhibition with reduced dye decolorization from complete removal to 76.5 %. The pseudo-first-order kinetic process described a rapid drop in RhB concentration. Moreover, the Langmuir maximum RhB dye adsorption capacity (q max ) for BiOI increased from 13.6 mg/g to 16.9 mg/g for BiOI@ZIF-67-NO 3 . A suppression in the decolorization ca. 2 %–16 % for environmental water versus a control (deionized water). The phytotoxicity of treated, raw, and control water samples were assessed using cress and mung bean seeds, where undetectable toxic effects of treated water were supported by favorable germination index and root length.
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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 ».