Hydrothermal growth: Influence of Process parameters to design TiO2 nanostructures
Notice bibliographique
Résumé
Over the past several decades, numerous research activities have been focused on fabrication of titanium oxide (TiO2) films owing to their broad applications in various fields such as medicine [1] (cancer treatment, antimicrobial), energy [2] (water splitting, photovoltaic), environment (air and water purification), gas sensors, photocatalysis, and self-cleaning [3].Currently, various deposition methods have been employed to develop the TiO2 including sol gel [4], solvothermal, chemical vapor deposition, thermal oxidation and hydrothermal method [5].When specifically compared to other methods, the hydrothermal method has many advantages: (i) the required equipment and processing conditions is easier, (ii) during crystallization processes, growing crystals/crystallites tend to reject impurities present in the growth environment, (iii) by changing the hydrothermal conditions (such as titanium precursor concentration, reaction time, reaction temperature, additives, substrate orientation, and pH of growth solution), crystalline products could be easily modified with different compositions, morphologies and structures.However, slight variations in these parameters result in significant alterations of the properties of TiO2.Herein, we report the formation chemistry, growth mechanism of TiO2 nanostructures in the surface of FTO substrate.The effects of key hydrothermal experimental conditions have been discussed to understand the different obtained morphologies.Indeed, XRD and Raman analysis confirmed the formation of the rutile phase of TiO2.Morphological studies showed that we can obtain nanorods with a controlled sizes, between 0.3 and 3.2 µm of length, and the presence of seed layers on FTO allows to have a denser surface with vertical orientation of NRs of TiO2.Finally, we demonstrated that a specific position of the substrate can lead to nanoflowers formation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».