Enhanced Solar‐to‐Hydrogen Generation with Broadband Epsilon‐Near‐Zero Nanostructured Photocatalysts
Notice bibliographique
Résumé
The direct conversion of solar energy into fuels or feedstock is an attractive approach to address increasing demand of renewable energy sources. Photocatalytic systems relying on the direct photoexcitation of metals have been explored to this end, a strategy that exploits the decay of plasmonic resonances into hot carriers. An efficient hot carrier generation and collection requires, ideally, their generation to be enclosed within few tens of nanometers at the metal interface, but it is challenging to achieve this across the broadband solar spectrum. Here the authors demonstrate a new photocatalyst for hydrogen evolution based on metal epsilon‐near‐zero metamaterials. The authors have designed these to achieve broadband strong light confinement at the metal interface across the entire solar spectrum. Using electron energy loss spectroscopy, the authors prove that hot carriers are generated in a broadband fashion within 10 nm in this system. The resulting photocatalyst achieves a hydrogen production rate of 9.5 µmol h−1 cm−2 that exceeds, by a factor of 3.2, that of the best previously reported plasmonic‐based photocatalysts for the dissociation of H2 with 50 h stable operation.
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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) | 0,000 | 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 ».