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Enregistrement W4294891685 · doi:10.1002/solr.202200653

Ultraviolet Light‐Modulated Defects on BiOBr to Improve the Photocatalytic Fixation of Nitrogen to Ammonia

2022· article· en· W4294891685 sur OpenAlexaff
Guangmin Ren, Sitong Liu, Meng Shi, Zisheng Zhang, Zizhen Li, Xiangchao Meng

Notice bibliographique

RevueSolar RRL · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotocatalysisMaterials scienceUltravioletUltraviolet lightPhotochemistryAmmoniaNitrogen fixationNitrogenVacancy defectOxygenFabricationFixation (population genetics)Chemical engineeringOptoelectronicsNanotechnologyChemistryCatalysisCrystallographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Defect engineering has been considered as a feasible approach to improve the photocatalytic activity in nitrogen fixation. However, as the main determinants of photocatalytic properties, the type of vacancy and controllable preparation methods remain elusive. Herein, a controllable method for defect fabrication on BiOBr is achieved by ultraviolet (UV) light illumination. With extending the UV light illumination time, the type of defects is switched from oxygen vacancies to triple‐vacancy associates (V Bi ‴V O •• V Bi ‴). Notably, V Bi ‴V O •• V Bi ‴ is much more stable compared with oxygen vacancies on the surfaces of BiOBr, resulting in higher photocatalytic activity in nitrogen fixation. The reaction mechanism of photocatalytic reduction of N 2 to ammonia in different defects‐modified BiOBr is also proposed along with the testing results. Herein, a controllable method to fabricate vacancies on BiOBr induced by UV light is provided, and the reaction pathways of photocatalytic fixation of N 2 on different defects‐modified BiOBr are demonstrated.

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)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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