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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

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.

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 enseignants0,016
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)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
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