TiO2@C core-shell nanoparticles formed by polymeric nano-encapsulation
Notice bibliographique
Résumé
TiO2 semiconducting nanoparticles are known to be photocatalysts of moderate activity due to their high band-gap and high rate of electron-hole recombination. The formation of a shell of carbon around the core of TiO2, i.e., the formation of TiO2@C nanoparticles, is believed to partly alleviate these problems. It is usually achieved by a hydrothermal treatment in a presence of a sugar derivative. We present here a novel method for the formation of highly uniform C shell around TiO2 nanoparticles. For this purpose, TiO2 nanoparticles were dispersed in water using an oligomeric dispersant prepared by Reversible Addition-Fragmentation chain Transfer (RAFT) polymerization. Then the nanoparticles were engaged into an emulsion polymerization of acrylonitrile, resulting in the formation of a shell of polyacrylonitrile (PAN) around each TiO2 nanoparticles. Upon pyrolysis, the PAN was transformed into carbon, resulting in the formation of TiO2@C nanoparticles. The structure of the resulting particles was elucidated by X-Ray diffraction, FTIR, UV-VIS and Raman spectroscopy as well as TEM microscopy. Preliminary results about the use of the TiO2@C particles as photocatalysts for the splitting of water are presented. They indicate that the presence of the C shell is responsible for a significant enhancement of the photocurrent.
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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 ».