Plasmonic Titanium Nitride/g-C<sub>3</sub>N<sub>4</sub> with Inherent Interface Facilitates Photocatalytic CO<sub>2</sub> Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Plasmonic metal nitride is a practical alternative for plasmonic gold nanoparticles owing to its low-cost, tunable plasmonic resonance in the visible-light and near-IR region. However, an efficient charge transfer between plasmonic metal nitride nanoparticles and graphitic carbon nitride g-C 3 N 4 through the formation of chemical bonds remains challenging. Herein, a facile strategy for the fabrication of plasmonic titanium nitride/g-C 3 N 4 with intimate contact toward an enhanced photocatalytic CO 2 reduction is proposed. The functionalization of TiN nanoparticles with amino groups enables the copolymerization with g-C 3 N 4 precursors, offering intimate contact between them by the covalent bonds. This intimate contact could facilitate the electron transfer between TiN nanoparticles and g-C 3 N 4 . Under optimized conditions, the representative g-C 3 N 4 -2.8TiN has the highest CO production rate of ∼820 μmol g –1 h –1 with an apparent quantum yield of 3.5% at 400 nm and even 0.43% at 550 nm, which are some of the highest reported values for g-C 3 N 4 -based materials. This work offers promising opportunities to fabricate low-cost plasmonic nanoparticle/semiconductor systems for solar energy applications.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».