Dégradation du cristal violet par électro-oxydation sur électrodes de Ti/TiO2 et Ti/TrO2-RuO2 : étude de l’influence des paramètres opératoires sur l’efficacité du procédé
Bibliographic record
Abstract
Ce travail est une comparaison des capacités d’électro-oxydation du cristal violet sur des électrodes de Ti/TiO2 et Ti/IrO2-RuO2. Les résultats révèlent que le dépôt d’oxyde de métaux semi-conducteurs sur un support métallique adéquat tel que le titane permet d’améliorer l’activité électrochimique de ces électrodes. De même que l’influence des paramètres opératoires que sont la densité de courant (4,4, à 6,6 mA∙cm-2), la concentration de l’électrolyte (0,5 à 1,5 g∙L-1), la concentration initiale du colorant (2,5 x 10-5 à 10-4 M) et la surface d’électrode (4,55, 5,85 et 7,15 cm2) sur l’efficacité du traitement serait liée à la nature de l’électrode. Le suivi de la demande chimique en oxygène (DCO) au cours de l’électrolyse montre que Ti/IrO2-RuO2 possède le meilleur rendement épuratoire, puisqu’il permet d’atteindre un taux de réduction de la DCO de 92 % comparativement à un taux de 83 % enregistré dans le cas de Ti/TiO2 au bout de 2 h de traitement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".