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Enregistrement W4288038540 · doi:10.3390/catal12080819

Biomass Photoreforming for Hydrogen Production over Hierarchical 3DOM TiO2-Au-CdS

2022· article· en· W4288038540 sur OpenAlexaff
Na Zhong, Xinti Yu, Heng Zhao, Jinguang Hu, Ian D. Gates

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen productionCelluloseChemical engineeringDissolutionCellobioseBiomass (ecology)Materials sciencePulp (tooth)HydrogenDissolving pulpTernary operationChemistryPulp and paper industryOrganic chemistryCellulase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photocatalytic hydrogen production is a promising route to the provision of sustainable and green energy. However, the excess addition of traditional electron donors as the sacrificial agents to consume photogenerated holes greatly reduces the feasibility of this approach for commercialization. Herein, considering the abundant hydroxyl groups in cellulose, the major component of biomass, we adopted glucose (a component unit of cellulose), cellobiose (a structure unit of cellulose) and dissolving pulp (a pretreated cellulose) as electron donors for photocatalytic hydrogen production over a TiO2-Au-CdS material. The well-designed ternary TiO2-Au-CdS possesses a hierarchical three-dimensional ordered macroporous (3DOM) structure, which not only benefits light harvesting but can also facilitate mass diffusion to boost the reaction kinetics. As expected, the fabricated photocatalyst exhibits considerable hydrogen production from glucose (645.1 μmol·h−1·g−1), while the hydrogen production rates gradually decrease with the increased complexity in structure from cellobiose (273.9 μmol·h−1·g−1) to dissolving pulp (79.7 μmol·h−1·g−1). Other gaseous components such as CO and CH4 are also produced, indicating the partial conversion of biomass during the photoreforming process. This work demonstrates the feasibility of sustainable hydrogen production from biomass by photoreforming with a rational photocatalyst design.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · 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.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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