Photocatalytic degradation of 5-fluorouracil over Algerian natural phosphate-supported TiO <sub>2</sub> catalysts
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the photocatalytic removal of the 5-fluorouracil (5-FU) anticancer drug using TiO2 supported on Algerian natural phosphate (NP) under UV-A irradiation. TiO2/NP catalysts with TiO2 loadings of 0, 10, 20, and 100 wt% were prepared via thermohydrolysis of TiCl4 in aqueous medium and calcined at 600°C for 5 h. X-ray diffraction (XRD) analysis identified the calcined NP as predominantly carbonate-fluorapatite (98%), with a minor dolomite phase (∼0.6%). The TiO2 comprised anatase (68.3%), rutile (19.7%), and brookite (12%) polymorphs. The band gap energies of the TiO2/NP catalysts were determined to be 3.42, 3.31, and 3.00 eV, for TiO2 loading of 10, 20, and 100 wt%, respectively. The photocatalytic degradation of 5-FU was found to depend on both the catalyst dosage and TiO2 content, with higher loadings enhancing degradation efficiency. Under UV-A irradiation for 8 hours at a catalyst loading of 50 mg/L and pH 6, pure TiO2 demonstrated the highest photocatalytic efficiency, achieving over 77% degradation of 5-FU, compared to 16% and 36% for NP-supported TiO2 catalysts with 10 and 20 wt% loadings, respectively. Finally, Kinetic analysis confirmed that the photocatalytic degradation followed a pseudo-first-order reaction as described by the Langmuir–Hinshelwood (L-H) model across all operating conditions.
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 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 ».