A review on photocatalytic CO <sub>2</sub> reduction using perovskite oxide nanomaterials
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the search for efficient catalysts for CO 2 photoreduction continues, nanostructured perovskite oxides have emerged as a class of high-performance photocatalytic materials. The perovskite oxide candidates for CO 2 photoreduction are primarily nanostructured forms of titanates, niobates, tantalates and cobaltates. These materials form the focus of this review article because they are much sought-after due to their nontoxic nature, adequate chemical stability, and tunable crystal structures, bandgaps and surface energies. As compared to conventional semiconductors and nanomaterial catalysts, nanostructured perovskite oxides also exhibit an extended optical-absorption edge, longer charge carrier lifetimes, and favorable band-alignment with respect to reduction potential of activated CO 2 and reduction products of the same. While CO 2 reduction product yields of several hundred μ mol −1 h −1 are observed with many types of perovskite oxide nanomaterials in stand-alone forms, yield of such quantities are not common with semiconductor nanomaterials of other types. In this review, we present current state-of-the-art synthesis methods to form perovskite oxide nanomaterials, and procedures to engineer their bandgaps. This review also presents a comprehensive summary and discussion on crystal structures, defect distribution, morphologies and electronic properties of the perovskite oxides, and correlation of these properties to CO 2 photoreduction performance. This review offers researchers key insights for developing advanced perovskite oxides in order to further improve the yields of CO 2 reduction products.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle