Solar light-driven multifunctional nanocomposites for a sustainable wastewater treatment

Die Verwendung von pharmazeutischen Wirkstoffen (API) hat die moderne medizinische Behandlung erneuert und die menschliche Gesundheit vor Infektionskrankheiten geschützt. Andererseits werden Wirkstoffe in der Regel über Krankenhausabwässer oder Industrieabwässer in verschiedene Gewässer eingeleitet. Ihr kontinuierlicher Eintrag in die Umwelt hat eine ausgeglichene Umwandlungs-/Eliminierungsrate zur Folge und macht API zu 'pseudo-persistenten' Schadstoffen. Antibiotika gehören zur Gruppe der Wirkstoffe und werden in großem Umfang in Rohwasserquellen für Trinkwasser nachgewiesen. Die Konzentration der im Abwasser nachgewiesenen pharmazeutischen Verunreinigungen reicht von ng/L bis µg/L. Ciprofloxacin (CIP) wurde in Abwasser in extrem hohen Konzentrationen (bis zu 31 mg/L) nachgewiesen, die tausendmal höher sind als die für einige Bakterien toxischen Konzentrationen und es zum häufigsten Arzneimittel in Abwasser machen. Die zunehmende Konzentration von Antibiotika ist der Hauptgrund für die Entwicklung antibiotikaresistenter Bakterien, die eine Vielzahl von antibiotikaresistenten bakteriellen Infektionen verursachen. Von vielen pharmazeutischen Instituten wurde erwartet, dass sie neue Antibiotika entwickeln, um die antibiotikaresistenten Bakterien zu bekämpfen. Viele Studien über neue Antibiotika werden jedoch aufgrund der hohen Kosten und des Mangels an Innovation aufgegeben. Somit sind Antibiotika und antibiotikaresistente Bakterien widerspenstige Schadstoffe, die Anlass zu großer Sorge geben. Verschiedene konventionelle und moderne Techniken wie Ozonierung, Nanofiltration und biologische Methoden wurden zur Beseitigung von Schadstoffen eingesetzt. Dennoch sind teure Infrastrukturen, komplexe Systeme und ein hoher Bedarf an Platz und Energie (Strom, Gas) für die Umsetzung dieser Techniken erforderlich, die zudem nicht in der Lage sind, die in Spuren vorhandenen Schadstoffe zu entfernen. Daher werden fortgeschrittene Oxidationsverfahren (AOP) als interessante Lösung angesehen. AOPs sind chemische Behandlungen, die stark oxidierende Spezies, wie z. B. Hydroxylradikale, erzeugen können, um Schadstoffe in Abwässern abzubauen. Viele Studien wurden über den Einsatz der Photokatalyse durchgeführt, die eine der wichtigsten Untergruppen der AOPs ist. Die populärsten Photokatalysatoren, wie z.B. Halbleiter, werden seit dem zwanzigsten Jahrhundert wegen ihrer hohen photokatalytischen Effizienz und ihrer geringen Kosten in der Abwasserbehandlung eingesetzt. Allerdings haben diese Photokatalysatoren auch ihre Grenzen. Titandioxid, der am häufigsten verwendete Photokatalysator und Halbleiter mit großer Bandlücke, hat eine Bandlücke von 3,0 eV in der Rutilphase und 3,2 eV in der Anatasphase. Daher kann er hauptsächlich unter UV-Bestrahlung - die nur 4-5 % des Sonnenlichts ausmacht - photoaktiviert werden und erfordert den Einsatz künstlicher UV-Lichtquellen, um einen effizienten Photoabbau zu erreichen. Der Bedarf an externen Lichtquellen ist immer mit einem hohen Energiebedarf verbunden. Die weltweite Verknappung von Erdöl und Erdgas hat zu einer weit verbreiteten Besorgnis über die Energieversorgung geführt, da ein kalter und dunkler Winter befürchtet wird, insbesondere in der kritischen Situation der zunehmenden globalen Energiekrise. Diese Sorgen haben die Entwicklung alternativer, nachhaltiger Energiequellen in den Mittelpunkt gerückt. Die Lösung für all diese Probleme ist die Nutzung der Sonnenenergie. Eine florierende Forschung hat sich mit der Entwicklung von photokatalytischen Systemen beschäftigt, die im sichtbaren Bereich arbeiten. Allerdings machen ultraviolettes (UV) und sichtbares Licht zusammen nur die Hälfte der Photonen des Sonnenspektrums aus. Die verbleibenden Photonen im nahen Infrarot (NIR) werden für die Energieumwandlung noch zu wenig genutzt. Die Entwicklung praktischer Strategien zur Nutzung des NIR-Lichtanteils der Sonne ist von entscheidender Bedeutung, um die photokatalytische Effizienz für künftige industrielle Anwendungen zu erhöhen. Die Rückgewinnung und Wiederverwendung der verwendeten partikelförmigen Materialien ist ein weiterer mühsamer Schritt. Wie in neueren Studien beschrieben, erfordern die Partikeltrennverfahren höhere Kosten und komplizierte Systeme. Die Immobilisierung der Partikel auf einer Oberfläche wurde untersucht, wobei sich die Nachteile einer begrenzten Adsorptionsfläche und eines unzureichenden Kontakts mit Verunreinigungen oder Sekundärverschmutzungen durch das Auslaugen der Partikel aus den Trägermaterialien gezeigt haben. Ziel dieser Arbeit ist es, einen neuen Ansatz zur Herstellung effizienter solarbetriebener Tm3+-Photokatalysatoren auf UCNP-Basis zu demonstrieren, die aus relativ kostengünstigen Ausgangsstoffen (Poly(vinylalkohol) (PVA), Poly(acrylsäure) (PAA), Poly(etheretherketon) (PEEK)) und Spurenmengen von Lanthanidionen bestehen. Die Nanokomposit-Matrix besteht aus PVA und hydroxyliertem sulfoniertem PEEK (SPOH), die mit PAA-dekorierten UCNPs durch eine einfache Erhitzung bei 170 °C vernetzt wurden, was zu einem nicht auslaugenden porösen UCNP-Material führte. Die in die PVA/SPOH-Matrix eingebetteten UCNPs waren in der Lage, NIR-Licht zu absorbieren und die nach oben konvertierende Anregungsenergie auf die Polymermatrix zu übertragen, was zur Produktion von H2O2 (7,0-10-8 mol-L-1*min-1) führte. Dieses Material erwies sich auch unter Sonneneinstrahlung als funktionsfähig. Der so hergestellte Photokatalysator zeigte eine ausgezeichnete Adsorption (89%) und einen photokatalytischen Abbau (50%) in 4 Stunden gegenüber CIP sowie eine vielversprechende photokatalytische bakterizide Wirkung (55% in 1 Stunde) gegenüber E. coli unter Sonneneinstrahlung. Insgesamt deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass dieses Nanokomposit den Weg für ein solarbetriebenes Abwasserreinigungsverfahren auf der Grundlage von hochkonvertierenden Nanopartikeln ebnen kann

Metal Inpainting in CBCT Projections Using Score-based Generative Model

During orthopaedic surgery, the inserting of metallic implants or screws are often performed under mobile C-arm systems. Due to the high attenuation of metals, severe metal artifacts occur in 3D reconstructions, which degrade the image quality greatly. To reduce the artifacts, many metal artifact reduction algorithms have been developed and metal inpainting in projection domain is an essential step. In this work, a score-based generative model is trained on simulated knee projections and the inpainted image is obtained by removing the noise in conditional resampling process. The result implies that the inpainted images by score-based generative model have more detailed information and achieve the lowest mean absolute error and the highest peak-signal-to-noise-ratio compared with interpolation and CNN based method. Besides, the score-based model can also recover projections with big circlar and rectangular masks, showing its generalization in inpainting task

Effect of Surfactants on Gas Holdup in Shear-Thinning Fluids

In this study, the gas holdup of bubble swarms in shear-thinning fluids was experimentally studied at superficial gas velocities ranging from 0.001 to 0.02 m·s−1. Carboxylmethyl cellulose (CMC) solutions of 0.2 wt%, 0.6 wt%, and 1.0 wt% with sodium dodecyl sulfate (SDS) as the surfactant were used as the power-law (liquid phase), and nitrogen was used as the gas phase. Effects of SDS concentration, rheological behavior, and physical properties of the liquid phase and superficial gas velocity on gas holdup were investigated. Results indicated that gas holdup increases with increasing superficial gas velocity and decreasing CMC concentration. Moreover, the addition of SDS in CMC solutions increased gas holdup, and the degree increased with the surfactant concentration. An empirical correlation was proposed for evaluating gas holdup as a function of liquid surface tension, density, effective viscosity, rheological property, superficial gas velocity, and geometric characteristics of bubble columns using the experimental data obtained for the different superficial gas velocities and CMC solution concentrations with different surfactant solutions. These proposed correlations reasonably fitted the experimental data obtained for gas holdup in this system

Unifying Structure Reasoning and Language Model Pre-training for Complex Reasoning

Recent knowledge enhanced pre-trained language models have shown remarkable performance on downstream tasks by incorporating structured knowledge from external sources into language models. However, they usually suffer from a heterogeneous information alignment problem and a noisy knowledge injection problem. For complex reasoning, the contexts contain rich knowledge that typically exists in complex and sparse forms. In order to model structured knowledge in the context and avoid these two problems, we propose to unify structure reasoning and language model pre-training. It identifies four types of elementary knowledge structures from contexts to construct structured queries, and utilizes the box embedding method to conduct explicit structure reasoning along queries during language modeling. To fuse textual and structured semantics, we utilize contextual language representations of knowledge structures to initialize their box embeddings for structure reasoning. We conduct experiments on complex language reasoning and knowledge graph (KG) reasoning tasks. The results show that our model can effectively enhance the performance of complex reasoning of both language and KG modalities.Comment: 10 pages, 4 figures, 6 table

Creative Commons Quiz/Lecture notes/Lecture slides(group 22)

The resource set of info2009 coursework 2 is produced by group22. it contains: 1. poster 2. internet link of a set of multiple questions 3. a pdf file of a set of multiple questions 4. reference list 5. lecture slides 6. lecture notes ps: Edward Payne ([email protected]) has not contributed to any part of the activities