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Enregistrement W3193929319 · doi:10.1007/s12598-021-01809-x

S vacant CuIn <sub>5</sub> S <sub>8</sub> confined in a few‐layer MoSe <sub>2</sub> with interlayer‐expanded hollow heterostructures boost photocatalytic CO <sub>2</sub> reduction

2021· article· en· W3193929319 sur OpenAlexaff
Lijuan Chen, Shuming Liu, Sheng Cai, Xiaoxiao Zou, Jingwen Jiang, Zhiyuan Mei, Genfu Zhao, Xiaofei Yang, Hong Guo

Notice bibliographique

RevueRare Metals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials sciencePhotocatalysisHeterojunctionBimetallic stripChemical engineeringEconomic shortageSelectivityFourier transform infrared spectroscopyAdsorptionReduction (mathematics)Layer (electronics)OptoelectronicsNanotechnologyCatalysisMetallurgyPhysical chemistryMetalOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The conversion of CO 2 into CO, CH 4 and other hydrocarbons through solar energy can alleviate the energy shortage problem. We design a novel photocatalyst with S defects CuIn 5 S 8 @MoSe 2 hollow structure. The interlayer‐expanded MoSe 2 can increase the adsorption of intermediates. The unique hollow structure can improve the light utilization efficiency and the electron–holes separation. CuIn 5 S 8 with S vacancies in bimetallic sites has high selectivity and photocatalytic reduction of CO 2 activity. Therefore, S vacant CuIn 5 S 8 confined in a few‐layers MoSe 2 with interlayer‐expanded hollow heterostructures exhibit super performance for photocatalytic CO 2 reduction. After 8‐h light reaction, the outputs of CO and CH 4 for the 15.3 wt% CuIn 5 S 8 @MoSe 2 sample containing S vacancies (V s ) are 30.4 and 14.7 µmol·g −1 , respectively. The mechanism is also investigated in detail through in situ Fourier transform infrared spectroscopy technology.

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 seuil0,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations57
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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