Activation of α‐Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub> for Photoelectrochemical Water Splitting Strongly Enhanced by Low Temperature Annealing in Low Oxygen Containing Ambient
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photoelectrochemical (PEC) water splitting is a promising method for the conversion of solar energy into chemical energy stored in the form of hydrogen. Nanostructured hematite (α‐Fe 2 O 3 ) is one of the most attractive materials for a highly efficient charge carrier generation and collection due to its large specific surface area and the short minority carrier diffusion length. In the present work, the PEC water splitting performance of nanostructured α‐Fe 2 O 3 is investigated which was prepared by anodization followed by annealing in a low oxygen ambient (0.03 % O 2 in Ar). It was found that low oxygen annealing can activate a significant PEC response of α‐Fe 2 O 3 even at a low temperature of 400 °C and provide an excellent PEC performance compared with classic air annealing. The photocurrent of the α‐Fe 2 O 3 annealed in the low oxygen at 1.5 V vs. RHE results as 0.5 mA cm −2 , being 20 times higher than that of annealing in air. The obtained results show that the α‐Fe 2 O 3 annealed in low oxygen contains beneficial defects and promotes the transport of holes; it can be attributed to the improvement of conductivity due to the introduction of suitable oxygen vacancies in the α‐Fe 2 O 3 . Additionally, we demonstrate the photocurrent of α‐Fe 2 O 3 annealed in low oxygen ambient can be further enhanced by Zn‐Co LDH, which is a co‐catalyst of oxygen evolution reaction. This indicates low oxygen annealing generates a promising method to obtain an excellent PEC water splitting performance from α‐Fe 2 O 3 photoanodes.
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.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle