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Enregistrement W2409754348 · doi:10.1088/0957-4484/27/29/295703

Defect-induced enhanced photocatalytic activities of reduced<i>α</i>-Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>nanoblades

2016· article· en· W2409754348 sur OpenAlexaff
Honglei Feng, Yiqian Wang, Chao Wang, Feiyu Diao, Wenhui Zhu, Peng Mu, Yuan Lü, Guangwen Zhou, Federico Rosei

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueIron oxide chemistry and applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotocatalysisMaterials scienceRhodamine BPhotodegradationHydrogen peroxideNanomaterialsIrradiationOxygenPhotochemistryChemical engineeringNanotechnologyCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bicrystalline α-Fe2O3 nanoblades (NBs) synthesized by thermal oxidation of iron foils were reduced in vacuum, to study the effect of reduction treatment on microstructural changes and photocatalytic properties. After the vacuum reduction, most bicrystalline α-Fe2O3 NBs transform into single-layered NBs, which contain more defects such as oxygen vacancies, perfect dislocations and dense pores. By comparing the photodegradation capability of non-reduced and reduced α-Fe2O3 NBs over model dye rhodamine B (RhB) in the presence of hydrogen peroxide, we find that vacuum-reduction induced microstructural defects can significantly enhance the photocatalytic efficiency. Even after 10 cycles, the reduced α-Fe2O3 NBs still show a very high photocatalytic activity. Our results demonstrate that defect engineering is a powerful tool to enhance the photocatalytic performance of nanomaterials.

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)0,000
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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