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Enregistrement W3118934027 · doi:10.1002/smll.201600534

ZnFe<sub>2</sub>O<sub>4</sub> Leaves Grown on TiO<sub>2</sub> Trees Enhance Photoelectrochemical Water Splitting

2016· article· en· W3118934027 sur OpenAlexaff
X. R. Zheng, Cao‐Thang Dinh, F. Pelayo Garcı́a de Arquer, Bo Zhang, Min Liu, Oleksandr Voznyy, Yi‐Ying Li, G. Knight, Sjoerd Hoogland, Zheng‐Hong Lu, Xi‐Wen Du, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

RevueSmall · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensTrojan Technologies (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWater splittingPhotocatalysisAtomic layer depositionBand gapVisible spectrumNanotechnologyChemical engineeringNanoparticleElectrochemistryAbsorption (acoustics)OptoelectronicsLayer (electronics)CatalysisChemistryElectrodeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TiO2 has excellent electrochemical properties but limited solar photocatalytic performance in light of its large bandgap. One important class of visible-wavelength sensitizers of TiO2 is based on ZnFe2 O4 , which has shown fully a doubling in performance relative to pure TiO2 . Prior efforts on this important front have relied on presynthesized nanoparticles of ZnFe2 O4 adsorbed on a TiO2 support; however, these have not yet achieved the full potential of this system since they do not provide a consistently maximized area of the charge-separating heterointerface per volume of sensitizing absorber. A novel atomic layer deposition (ALD)-enhanced synthesis of sensitizing ZnFe2 O4 leaves grown on the trunks of TiO2 trees is reported. These new materials exhibit fully a threefold enhancement in photoelectrochemical performance in water splitting compared to pristine TiO2 under visible illumination. The new materials synthesis strategy relies first on the selective growth of FeOOH nanosheets, 2D structures that shoot off from the sides of the TiO2 trees; these templates are then converted to ZnFe2 O4 with the aid of a novel ALD step, a strategy that preserves morphology while adding the Zn cation to achieve enhanced optical absorption and optimize the heterointerface band alignment.

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), Charge 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations65
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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