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Enregistrement W2990043573 · doi:10.1002/er.5014

Constructing 1D/2D heterojunction photocatalyst from FeSe <sub>2</sub> nanorods and MoSe <sub>2</sub> nanoplates with high photocatalytic and photoelectrochemical performance

2019· article· en· W2990043573 sur OpenAlexaff
Zhe Kong, Jun Zhang, Hongbo Wang, Bo Cui, Jinghui Zeng, Xuan Chen, Penghui Tian, Guozhou Huang, Junhua Xi, Zhenguo Ji

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesZhejiang Xinmiao Talents ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanorodPhotocatalysisHeterojunctionMaterials scienceNanotechnologyVisible spectrumOptoelectronicsChemical engineeringChemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the traditional metal oxide catalyst has high activity and strong degradation ability, the forbidden bandgap is generally larger, and the utilization rate of sunlight is much low. Moreover, the high internal resistance inhibits carrier transfer, so the photoelectrochemical performance needs to be improved. Selenides with narrow bandgap and low internal resistance are promising candidates for photocatalysts. A new type of 1D/2D selenide heterojunction was constructed by compositing MoSe2 and FeSe2, two kinds of narrow bandgap metal selenides. In this 1D/2D heterojunction, MoSe2 presents a three-dimensional network structure, which can effectively collect and transport optical carriers, and it is an ideal heterostructure as a substrate loaded with 1D FeSe2 nanorods. Moreover, this heterojunction has good light absorption characteristics and can achieve full spectrum absorption of ultraviolet and visible light. This FeSe2/MoSe2 composite has photocatalytic performance more than 3.4 times that of MoSe2, and its photoelectrochemical performance is more than 2 times. The experimental results show that FeSe2/MoSe2 is an ideal composite system with great potential in photocatalysis.

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 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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