Photoelectrochemical Water‐Splitting Using CuO‐Based Electrodes for Hydrogen Production: A Review
Notice bibliographique
Résumé
The cost-effective, robust, and efficient electrocatalysts for photoelectrochemical (PEC) water-splitting has been extensively studied over the past decade to address a solution for the energy crisis. The interesting physicochemical properties of CuO have introduced this promising photocathodic material among the few photocatalysts with a narrow bandgap. This photocatalyst has a high activity for the PEC hydrogen evolution reaction (HER) under simulated sunlight irradiation. Here, the recent advancements of CuO-based photoelectrodes, including undoped CuO, doped CuO, and CuO composites, in the PEC water-splitting field, are comprehensively studied. Moreover, the synthesis methods, characterization, and fundamental factors of each classification are discussed in detail. Apart from the exclusive characteristics of CuO-based photoelectrodes, the PEC properties of CuO/2D materials, as groups of the growing nanocomposites in photocurrent-generating devices, are discussed in separate sections. Regarding the particular attention paid to the CuO heterostructure photocathodes, the PEC water splitting application is reviewed and the properties of each group such as electronic structures, defects, bandgap, and hierarchical structures are critically assessed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».