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Enregistrement W4285398573 · doi:10.1149/ma2022-01451885mtgabs

Correlating Raman and X-Ray Absorption Spectroscopy to Analyze Defects in Hematite Photoandoes

2022· article· en· W4285398573 sur OpenAlexaff
Yutong Liu, Rodney D. L. Smith

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueIron oxide chemistry and applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHematiteRaman spectroscopySpectroscopyAbsorption spectroscopyMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)Absorption (acoustics)ChemistryMineralogyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over two decades of research on hematite photoanodes have generated significant information on the electronic structure, photophysics and electron transfer mechanism for the oxygen evolution reaction. A surprisingly high degree of variability in photoelectrocatalytic performance continues across the literature despite these advances, however, suggesting missing information and uncontrolled variables. This encouraged us to pursue spectroscopic methods capable of identification, and possibly quantification of specific defects within the hematite lattice, and to map their presence to behaviors observed in photoelectrochemistry. We approach this issue by applying structure-property analysis to hematite samples treated under either O2 or N2 environments with variable performance in photoelectrocatalytic oxygen evolution. X-ray absorption fine-structure spectroscopy and Raman spectroscopy can provide short-range coordination shells and longer-range order feature respectively to describe the structure of samples across the series. Different correlations between these structural parameters and photoelectrochemical performance reveal distinct defects for sample sets annealed in O2 or N2. These distortions can be observed by processed Raman spectrum data, suggesting that it may be possible to calibrate the width, energy, and intensity of peaks in Raman spectra to enable direct analysis of defects in hematite photoanodes.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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