Vapor Deposition of Semiconducting Phosphorus Allotropes into TiO<sub>2</sub> Nanotube Arrays for Photoelectrocatalytic Water Splitting
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence of exponential environmental degradation will demand a drastic shift in research and development toward exploiting alternative energy resources such as solar energy. Here, we report the successful low-cost and easily accessible synthesis of hybrid semiconductor@TiO2 nanotube photocatalysts. In order to realize its maximum potential in harvesting photons in the visible-light range, TiO2 nanotubes have been loaded with earth-abundant, low-band-gap fibrous red and black phosphorus (P). Scanning electron microscopy– and scanning transmission electron microscopy–energy-dispersive X-ray spectroscopy, X-ray diffraction, Raman spectroscopy, X-ray photoelectron microscopy, and UV–vis measurements have been performed, substantiating the deposition of fibrous red and black P on top and inside the cavities of 100-μm-long electrochemically fabricated nanotubes. The nanotubular morphology of titania and a vapor-transport technique are utilized to form heterojunctions of P and TiO2. Compared to pristine anatase 3.2 eV TiO2 nanotubes, the creation of heterojunctions in the hybrid material resulted in 1.5–2.1 eV photoelectrocatalysts. An enhanced photoelectrochemical water-splitting performance under visible light compared with the individual components resulted for the P@TiO2 hybrids. This feature is due to synergistically improved charge separation in the heterojunction and more effective visible-light absorption. The electronic band structure and charge-carrier dynamics are investigated in detail using ultraviolet photoelectron spectroscopy and Kelvin probe force microscopy to elucidate the charge-separation mechanism. A Fermi-level alignment in P@TiO2 heterojunctions leads to a more reductive flat-band potential and a deeper valence band compared to pristine P and thus facilitates a better water-splitting performance. Our results demonstrate effective conversion efficiencies for the nanostructured hybrids, which may enable future applications in optoelectronic applications such as photodetectors, photovoltaics, photoelectrochemical catalysts, and sensors.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».