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Enregistrement W1515698605 · doi:10.1155/2015/747024

Enhanced Photocatalytic Activity of BiOBr/ZnO Heterojunction Semiconductors Prepared by Facile Hydrothermal Method

2015· article· en· W1515698605 sur OpenAlexafffund
Xiangchao Meng, Lingyun Jiang, Weiwen Wang, Zisheng Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Photoenergy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotocatalysisWurtzite crystal structureMaterials scienceRhodamine BHeterojunctionHydrothermal circulationDopantDopingChemical engineeringBand gapSemiconductorNanotechnologyOptoelectronicsZincCatalysisChemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hexagonal wurtzite pure ZnO and BiOBr-ZnO composites were synthesized by facile hydrothermal method. The amount of BiOBr as dopant was adjusted from 5 wt.% to 75 wt.%, and correspondingly the morphologies and crystal structures of the as-prepared composites were measured and discussed. Specifically, according to XRD patterns and SEM images, the main crystalline structure of ZnO was not destroyed after doping, but growth of ZnO crystals was inhibited by doping BiOBr. Meanwhile, the optical properties of the composites were measured by the diffuse reflectance spectra (DRS). The band gap of composites was also calculated using the classical Tauc equation and it was found to be around 3.0 eV. In the test of photocatalytic activation, the ZnO-BiOBr photocatalysts exhibited high photocatalytic efficiencies in the degradation of Rhodamine B (RhB) under visible-light irradiation. It was ascribed to not only the small size of crystalline, but also the reduction in the recombination rate of the photogenerated carriers for the enhancement effect of p-n heterojunction. This work sheds light on improving the photocatalytic performance by establishing the heterojunction and contributes to the development of a commercially competitive photocatalyst.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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