Synthesis and characterization of iron incoporated metal-organic framework (MOF) photocatalyst in degradation of methylene blue
Notice bibliographique
Résumé
Catalysis for environmental remediation is becoming of paramount importance as industrial and urban activities multiply, and by-products contaminate soils and wastewater. Effluents from industrial and urban activities have led to many environmental problems involving water contamination. Here, we propose a new iron-incorporated metal-organic framework (MOF) photocatalyst to decontaminate water. The nanocatalyst was synthesized by the solvothermal method, and Fe was added to the structure as a promoter and active phase. In this study, we examined the degradation of methylene blue (MB) as a cationic azo dye. The nanocatalysts were characterized by XRD, FE-SEM, BET, NH3-TPD, and FTIR techniques. The results showed high crystallinity, a large specific surface area, and a uniform promoter distribution. At a pH = 9, a catalyst amount of 110 mg and an initial MB concentration in the effluent of 2 ppm resulted in the highest removal percentage (98 %). The kinetic analysis provided a quasi-first-order model that reasonably matched the experimental data (R2 = 95 %). The results verified the catalyst’s great capability for efficient and fast MB removal in 60 minutes of photocatalytic processing.
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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 | 0,000 | 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 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 ».