g-C<sub>3</sub>N<sub>4</sub>@α-Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub>/C Photocatalysts: Synergistically Intensified Charge Generation and Charge Transfer for NADH Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Graphitic carbon nitride (g-C 3 N 4 ) is an emergent metal-free photocatalyst because of its band position, natural abundance, and facile preparation. Synergetic intensification of charge generation and charge transfer of g-C 3 N 4 to increase solar-to-chemical efficiency remains a hot yet challenging issue. Herein, a nanoshell with two moieties of α-Fe 2 O 3 and carbon (C) is in situ formed on the surface of a g-C 3 N 4 core through calcination of Fe 3+ /polyphenol-coated melamine, thus acquiring g-C 3 N 4 @α-Fe 2 O 3 /C core@shell photocatalysts. The α-Fe 2 O 3 moiety acts as an additional photosensitizer, offering more photogenerated electrons, whereas the C moiety bridges a “highway” to facilitate the electron transfer either from α-Fe 2 O 3 moiety to g-C 3 N 4 or from g-C 3 N 4 to C moiety. By tuning the proportion of these two moieties in the nanoshell, a photocurrent density of 3.26 times higher than pristine g-C 3 N 4 is obtained. When utilized for photocatalytic regeneration of reduced nicotinamide adenine dinucleotide (NADH, a dominant cofactor in biohydrogenation reaction), g-C 3 N 4 @α-Fe 2 O 3 /C exhibits an equilibrium NADH yield of 76.3% with an initial reaction rate ( r ) of 7.7 mmol h –1 g –1, among the highest r for photocatalytic NADH regeneration ever reported. Manipulating the coupling between charge generation and charge transfer may offer a facile, generic strategy to improve the catalytic efficiency of a broad range of photocatalysts other than g-C 3 N 4 .
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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) | 0,001 | 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 ».