Visible light-driven efficient overall water splitting using p-type metal-nitride nanowire arrays
Notice bibliographique
Résumé
Solar water splitting for hydrogen generation can be a potential source of renewable energy for the future. Here we show that efficient and stable stoichiometric dissociation of water into hydrogen and oxygen can be achieved under visible light by eradicating the potential barrier on nonpolar surfaces of indium gallium nitride nanowires through controlled p-type dopant incorporation. An apparent quantum efficiency of ∼12.3% is achieved for overall neutral (pH∼7.0) water splitting under visible light illumination (400–475 nm). Moreover, using a double-band p-type gallium nitride/indium gallium nitride nanowire heterostructure, we show a solar-to-hydrogen conversion efficiency of ∼1.8% under concentrated sunlight. The dominant effect of near-surface band structure in transforming the photocatalytic performance is elucidated. The stability and efficiency of this recyclable, wafer-level nanoscale metal-nitride photocatalyst in neutral water demonstrates their potential use for large-scale solar-fuel conversion. Solar water splitting for hydrogen generation may be a future source of renewable energy. Here, the authors demonstrate that controlled p-type doping of metal-nitride nanowires can eradicate surface potential barriers and promotes stable stoichiometric dissociation of water under visible light.
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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) | 0,001 | 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 ».