NiO-TiO2 p-n Heterojunction for Solar Hydrogen Generation
Notice bibliographique
Résumé
Photocatalytic water splitting for hydrogen production has been widely recognized as a promising strategy for relieving the pressure from energy crisis and environmental pollution. However, current efficiency for photocatalytic hydrogen generation has been limited due to a low separation of photogenerated electrons and holes. p-n heterojunction with a built-in electric field emerges as an efficient strategy for photocatalyst design to boost hydrogen evolution activities due to a spontaneous charge separation. In this work, we investigated the effect of different preparation methods on photocatalytic hydrogen production over NiO-TiO2 composites. The results demonstrated that a uniform distribution of NiO on a surface of TiO2 with an intimate interfacial interaction was formed by a sol-gel method, while direct calcination tended to form aggregation of NiO, thus leading to an uneven p-n heterojunction structure within a photocatalyst. NiO-TiO2 composites fabricated by different methods showed enhanced hydrogen production (23.5 ± 1.2, 20.4 ± 1.0 and 8.8 ± 0.7 mmolh−1g−1 for S1-20%, S2-20% and S3-10%, respectively) as compared with pristine TiO2 (6.6 ± 0.7 mmolh−1g−1) and NiO (2.1 ± 0.2 mmolh−1g−1). The current work demonstrates a good example to improve photocatalytic hydrogen production by finely designing p-n heterojunction photocatalysts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».