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Enregistrement W4285397652 · doi:10.1149/ma2022-01361592mtgabs

NiO Modified CN Film As Photoanodes for Photoelectrochemical Water Oxidation

2022· article· en· W4285397652 sur OpenAlexaff
Liu Chang, Jian Liu, Robert Godin

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCopper-based nanomaterials and applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater splittingMaterials scienceAtomic layer depositionNon-blocking I/OOxygen evolutionOxideHeterojunctionNanotechnologyCharge carrierChemical engineeringThin filmPhotocatalysisOptoelectronicsChemistryElectrochemistryElectrodeCatalysisMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The utilization of solar energy, by far the most promising renewable energy resource, remains one of the hottest topics in the 21st century. Metal-free carbon nitride (CN) material emerged as a promising water splitting photocatalyst in 2009 due to its appropriate visible light absorption, suitable optical band gap energy (2.7 eV), and facile synthesis. Though CN is one of the leading materials for solar energy conversion, this material is limited by light absorption, rapid charge recombination, and low charge carrier mobility. Metal oxide are thus investigated for counterbalancing CN’s inherent drawbacks. Interfacial CN/metal oxide heterostructures facilitate charge transportation, resulting in improved sunlight-driven water splitting process. In this work, low-cost NiO transition-metal oxide material was applied to speed up the sluggish kinetics of the oxygen evolution reaction (OER). Typically, CN modification is achieved by traditional hydrothermal approach, while its disadvantages such as uneven coating particle size and heterogenous distribution are becoming increasingly apparent. Aiming at a conformal morphology, atomic layer deposition (ALD) is developed as the state-of-the-art technique. It has boosted the depositing accuracy by achieving precisely depositing thickness and extremely homogenous surface. In our process, a uniform CN film was deposited on FTO substrates using a dipping-drying technique with a hot saturated thiourea aqueous solution followed by a thermal treatment. Then plasma-enhanced atomic layer deposition (PEALD) was used to modify the CN film with a thin layer of NiO. PEALD controls the NiO modification on a fine-scale, allowing to with deposit a nanoscale NiO layer on the CN surface while exposing adequate CN photoreactive sites. According to our results, the modified NiO/CN heterostructure has the potential to improve photoelectrochemical water oxidation as a photoanode in alkaline solution. From the morphology side, the NiO loaded flake-like CN creates relatively high specific area for OER. Then we investigated the photo-process kinetic using a series of optical and spectroelectrochemcial techniques. Optical absorption is enhanced, showing stronger visible light absorption up to 700 nm. Fast charge separation is suggested in photoluminescence (PL) characterization. Superior (photo)electrochemical (PEC) activity is foreseen through PEC and EC measurements. To conclude, this is the first time we succeed to modify the CN film with the ALD technique for solar-driven water oxidation, and has the highly possibility of reaching the photo(electro)chemical performance new level.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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