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Enregistrement W3185008295 · doi:10.1002/er.7111

C‐doped <scp>SnO<sub>2</sub></scp> nanostructure/<scp>MoS<sub>2</sub></scp>/<scp>p‐Si</scp> electrodes for visible light‐driven photoelectrochemical hydrogen evolution reaction

2021· article· en· W3185008295 sur OpenAlexaff
K. Mallikarjuna, Mahider Tekalgne, Amirhossein Hasani, Sung Hyun Hong, ‪Sang Hyun Ahn, Soo Young Kim, Haekyoung Kim

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaChung-Ang University
Mots-clésWater splittingMaterials scienceHydrogen productionHydrogenNanostructureChemical engineeringContext (archaeology)ElectrochemistryDopingSubstrate (aquarium)NanotechnologyCarbon fibersElectrodeOptoelectronicsPhotocatalysisChemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Recently, the increase in the CO 2 content in the Earth's atmosphere causes global warming and the rapid consumption of fossil fuel resources such as coal and oil. Therefore, effort is required to create clean and sustainable energy resources to address these environmental issues. In this context, hydrogen evolution from water splitting‐based photoelectrochemical technologies plays a significant role as a zero CO 2 emission fuel. Here, we design and prepare carbon‐doped SnO 2 nanostructures by a simple single‐step thermal decomposition method and coated on a MoS 2 /p‐Si substrate for hydrogen evolution by photoelectrochemical water splitting. The C‐doped SnO 2 /MoS 2 /p‐Si shows enhanced activity in the hydrogen evolution reaction, with an onset potential of −0.17 V at 2.73 mA/cm 2 , and high stability for over 45 hours. In addition, the doping of carbon influences the shape of the nanostructures, inducing their transformation from cubical rods to polyhedral structures. This study provides a promising method for the fabrication of heterogeneous photoelectrocatalysts for overall water splitting.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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