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Enregistrement W2783545156 · doi:10.1002/aenm.201702277

Highly Efficient Ambient Temperature CO<sub>2</sub> Photomethanation Catalyzed by Nanostructured RuO<sub>2</sub> on Silicon Photonic Crystal Support

2018· article· en· W2783545156 sur OpenAlexafffund
Feysal M. Ali, Kulbir Kaur Ghuman, Paul G. O’Brien, Mohamad Hmadeh, Amit Sandhel, Doug D. Perovic, Chandra Veer Singh, Charles A. Mims, Geoffrey A. Ozin

Notice bibliographique

RevueAdvanced Energy Materials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceSiliconCatalysisPhotonic crystalCrystal (programming language)WaferAbsorption (acoustics)MethanationChemical engineeringNanotechnologyOptoelectronicsOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sunlight‐driven catalytic hydrogenation of CO 2 is an important reaction that generates useful chemicals and fuels and if operated at industrial scales can decrease greenhouse gas CO 2 emissions into the atmosphere. In this work, the photomethanation of CO 2 over highly dispersed nanostructured RuO 2 catalysts on 3D silicon photonic crystal supports, achieving impressive conversion rates as high as 4.4 mmol g cat −1 h −1 at ambient temperatures under high‐intensity solar simulated irradiation, is reported. This performance is an order of magnitude greater than photomethanation rates achieved over control samples made of nanostructured RuO 2 on silicon wafers. The high absorption and unique light‐harvesting properties of the silicon photonic crystal across the entire solar spectral wavelength range coupled with its large surface area are proposed to be responsible for the high methanation rates of the RuO 2 photocatalyst. A density functional theory study on the reaction of CO 2 with H 2 revealed that H 2 splits on the surface of the RuO 2 to form hydroxyl groups that participate in the overall photomethanation process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations81
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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