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Enregistrement W2794921841 · doi:10.3390/nano8040198

N- and C-Modified TiO2 Nanotube Arrays: Enhanced Photoelectrochemical Properties and Effect of Nanotubes Length on Photoconversion Efficiency

2018· article· en· W2794921841 sur OpenAlexaff
Ahmed El Ruby Mohamed, Shahzad Barghi, Sohrab Rohani

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotubeMaterials sciencePhotocurrentBand gapAnodizingChemical engineeringNanotechnologyX-ray photoelectron spectroscopyAnnealing (glass)OptoelectronicsComposite materialCarbon nanotube

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this investigation, a new, facile, low cost and environmental-friendly method was introduced to fabricate N- and C-modified TiO2 nanotube arrays by immersing the as-anodized TiO2 nanotube arrays (TNTAs) in a urea aqueous solution with mechanical agitation for a short time and keeping the TNTAs immersed in the solution for 6 h at room temperature. Then, the TNTAs were annealed at different temperatures. The produced N-, C-modified TNTAs were characterized using FESEM, EDX, XRD, XPS, UV-Vis diffuse reflectance spectra. Modified optical properties with narrow band gap energy, Eg, of 2.65 eV was obtained after annealing the modified TNTAs at 550 °C. Modified TNTAs showed enhanced photoelectochemical performance. Photoconversion efficiency (PCE) was increased from 4.35% for pristine (unmodified) TNTAs to 5.18% for modified TNTAs, an increase of 19%. Effect of nanotubes length of modified TNTAs on photoelectrochemical performance was also studied. Photocurrent density and PCE were increased by increasing nanotube length with a maximum PCE of 6.38% for nanotube length of 55 µm. This high PCE value was attributed to: band gap reduction due to C- and N-modification of TNTAs surface, increased surface area of long TNTAs compared with short TNTAs, investigated in previous studies.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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