Development of a sustainable ternary magnetic nanocomposite GCNI for efficient and synergistic photodegradation of Rhodamine B under solar irradiation: kinetic and mechanistic studies
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a novel sunlight-active ternary magnetic nano-photocatalyst GCNI (Nanozero valent Iron @ Graphene oxide and Chitosan support) was fabricated. This easily retrievable magnetic nanocomposite was prepared by depositing NZVI (Nano Zero Valent Iron, Fe0) over binary GO-CS in seven different compositions for its best optimisation in the solar-light-promoted degradation of RhB. NC (Nano Composite) was characterised by SEM demonstrating their surface morphology. Further characterisation and properties of NC were also studied using XRD, FT-IR, VSM and BET and EDS techniques. The efficacy of the NC was investigated for the removal of RhB in comparison to binary GO-CS and bare NZVI. GCNI 1:1:3 was found to be the best suitable photocatalyst showing synergistic effect in the photodegradation of RhB under given conditions of pH, concentration and time. The mechanism of dye removal and degradation was further discovered by UV-VIS and mass spectroscopy techniques. FT-IR and XRD results of fresh and treated GCNI successively corroborated the mechanism. The sorption kinetics of RhB on to GCNI was found to be described by the pseudo-second-order kinetic equation. The parameters such as dye concentration, pH and the reaction time are varied to understand the effective removal of RhB in wastewater. The outcomes exhibited the highly efficient; up to 99.4% of dye removal, easy magnetic separation of photocatalyst, excellent reusability up-to 87.5% till six consecutive cycles, synergistic effect in adsorption and photo-degradation of dye.
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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 ».