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Enregistrement W2996745632 · doi:10.1039/c9sc04853g

Identifying protons trapped in hematite photoanodes through structure–property analysis

2019· article· en· W2996745632 sur OpenAlexafffund
Yutong Liu, Rodney D. L. Smith

Notice bibliographique

RevueChemical Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueIron oxide chemistry and applications
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooNational Institute for NanotechnologyUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésHematiteRaman spectroscopyTrappingChemical physicsMaterials scienceChemistryMineralogyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uncertainty regarding the nature of structural defects in hematite and their specific impacts on material properties and photoelectrocatalytic water oxidation inhibits their development as photoanodes. We perform structure-property analysis on a series of hematite films fabricated by annealing lepidocrocite films with varied temperatures, annealing times and atmospheres and find a gradient in the magnitude of a crystal lattice distortion by tracking the relative intensity of a formally Raman inactive vibrational mode. Structure-property analysis reveals that this feature in the Raman spectrum correlates to photocurrent density, semiconductor band positions, and the onset of photoelectrocatalysis. We propose that the onset of photoelectrocatalysis is linked to the location of defects that act as intraband recombination sites; an increase in the degree of structural distortion shifts these states towards the conduction band, thereby facilitating recombination. Analysis of the nature of the key Raman vibrations, X-ray diffraction patterns, and the synthetic conditions leads us to assign the distortion to iron vacancies that are induced by the trapping of protons within the crystal lattice. The ability to rapidly diagnose a specific structural defect will aid in the optimization of fabrication protocols for hematite 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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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