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Enregistrement W2412678555 · doi:10.1021/acsenergylett.6b00119

Photochemical Carbon Dioxide Reduction on Mg-Doped Ga(In)N Nanowire Arrays under Visible Light Irradiation

2016· article· en· W2412678555 sur OpenAlexafffund
Bandar AlOtaibi, Xianghua Kong, Srinivas Vanka, Steffi Y. Woo, Alexandre Pofelski, Fatma Oudjedi, Shizhao Fan, Md Golam Kibria, Gianluigi A. Botton, Wei Ji, Hong Guo, Zetian Mi

Notice bibliographique

RevueACS Energy Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilClimate Change and Emissions Management Corporation
Mots-clésDopantPhotochemistryPhotocatalysisMaterials scienceWurtzite crystal structureCarbon dioxideVisible spectrumCarbon nitrideDopingIrradiationChemistryOptoelectronicsCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The photochemical reduction of carbon dioxide (CO 2 ) into energy-rich products can potentially address some of the critical challenges we face today, including energy resource shortages and greenhouse gas emissions. Our ab initio calculations show that CO 2 molecules can be spontaneously activated on the clean nonpolar surfaces of wurtzite metal nitrides, for example, Ga(In)N. We have further demonstrated the photoreduction of CO 2 into methanol (CH 3 OH) with sunlight as the only energy input. A conversion rate of CO 2 into CH 3 OH (∼0.5 mmol g cat –1 h –1 ) is achieved under visible light illumination (>400 nm). Moreover, we have discovered that the photocatalytic activity for CO 2 reduction can be drastically enhanced by incorporating a small amount of Mg dopant. The definitive role of Mg dopant in Ga(In)N, at both the atomic and device levels, has been identified. This study reveals the potential of III-nitride semiconductor nanostructures in solar-powered reduction of CO 2 into hydrocarbon fuels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations76
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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