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Enregistrement W3021248480 · doi:10.1002/adma.202000014

Cobalt Plasmonic Superstructures Enable Almost 100% Broadband Photon Efficient CO<sub>2</sub> Photocatalysis

2020· article· en· W3021248480 sur OpenAlexafffund
Kai Feng, Shenghua Wang, Dake Zhang, Lu Wang, Yingying Yu, Kun Feng, Zhao Li, Zhijie Zhu, Chaoran Li, Mujin Cai, Zhiyi Wu, Ning Kong, Binhang Yan, Jun Zhong, Xiaohong Zhang, Geoffrey A. Ozin, Le He

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCopper-based nanomaterials and applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsChina Postdoctoral Science FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials sciencePhotocatalysisCobaltPlasmonBroadbandOptoelectronicsNanotechnologyCatalysisOpticsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The efficiency of heterogeneous photocatalysis for converting solar to chemical energy is low on a per photon basis mainly because of the difficulty of capturing and utilizing light across the entire solar spectral wavelength range. This challenge is addressed herein with a plasmonic superstructure, fashioned as an array of nanoscale needles comprising cobalt nanocrystals assembled within a sheath of porous silica grown on a fluorine tin oxide substrate. This plasmonic superstructure can strongly absorb sunlight through different mechanisms including enhanced plasmonic excitation by the hybridization of Co nanoparticles in close proximity, as well as inter‐ and intra‐band transitions. With nearly 100% sunlight harvesting ability, it drives the photothermal hydrogenation of carbon dioxide with a 20‐fold rate increase from the silica‐supported cobalt catalyst. The present work bridges the gap between strong light‐absorbing plasmonic superstructures with photothermal CO2 catalysis toward the complete utilization of the solar energy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations154
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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