The influence of hydrofluoric acid etching processes on the photocatalytic hydrogen evolution reaction using mesoporous silicon nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
H2 has been identified as one of the potential energy vectors that can provide a sustainable energy supply when produced through solar-driven water-splitting reaction. Si is the second most abundant element in the Earth's crust and can absorb a significant fraction of the solar spectrum while presenting little toxicity risk, making it an attractive material for photocatalytic H2 production. Hydrogen-terminated mesoporous Si (mp-Si) nanoparticles can be utilized to effectively drive the hydrogen evolution reaction using UV-to-visible light. In this work, the response of the photocatalytic activity of mp-Si nanoparticles to a series of HF acid treatments was investigated. A two-step magnesiothermic reduction method was used to prepare crystalline mp-Si nanoparticles with a specific surface area of 573 m2 g-1. The HF etching process was optimized as a function of the amount of acid added and the reaction time. The reaction time did not influence the H2 evolution rate substantially. However, the amount of HF used did have a significant effect on the photocatalytic activity. In the presence of ≥1.0 mL HF acid per 0.010 g of Si, morphological damage was observed using electron microscopy. N2 adsorption measurements indicated that the pore size and surface area were also altered. Solution-phase 19F{1H} NMR studies indicated the formation of SiF5- and SiF62- when larger volumes of HF were used. Both factors, morphological damage and the presence of byproducts in the pores, likely result in a lowering of the photocatalytic H2 evolution rate. Under the optimized HF treatment conditions (0.5 mL of HF per 0.010 g of Si), a H2 evolution rate of 1398 ± 30 μmol g-1 h-1 was observed.
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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) | 0,000 | 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 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 ».