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Enregistrement W3130494378 · doi:10.1002/anie.202100726

Magnetic‐Field‐Stimulated Efficient Photocatalytic N<sub>2</sub> Fixation over Defective BaTiO<sub>3</sub> Perovskites

2021· article· en· W3130494378 sur OpenAlexaff
Zhao Zhao, Dandan Wang, Rui Gao, Guobin Wen, Ming Feng, Guangxin Song, Jianbing Zhu, Dan Luo, Huaqiao Tan, Xin Ge, Wei Zhang, Yujun Zhang, Lirong Zheng, Haibo Li, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotocatalysisMaterials sciencePerovskite (structure)OxygenDensity functional theoryPhotochemistryAdsorptionCharge carrierChemistryCatalysisOptoelectronicsPhysical chemistryComputational chemistryCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Efficient coupling solar energy conversion and N 2 fixation by photocatalysis has been shown promising potentials. However, the unsatisfied yield rate of NH 3 curbs its forward application. Defective typical perovskite, BaTiO 3 , shows remarkable activity under an applied magnetic field for photocatalytic N 2 fixation with an NH 3 yield rate exceeding 1.93 mg L −1 h −1 . Through steered surface spin states and oxygen vacancies, the electromagnetic synergistic effect between the internal electric field and an external magnetic field is stimulated. X‐ray absorption spectroscopy and density functional theory calculations reveal the regulation of electronic and magnetic properties through manipulation of oxygen vacancies and inducement of Lorentz force and spin selectivity effect. The electromagnetic effect suppresses the recombination of photoexcited carriers in semiconducting nanomaterials, which acts synergistically to promote N 2 adsorption and activation while facilitating fast charge separation under UV‐vis irradiation.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations236
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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