Stable, Cost‐Effective TiN‐Based Plasmonic Nanocomposites with over 99% Solar Steam Generation Efficiency
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plasmonic nanoparticles (NPs), such as Au, Ag, and Cu, are considered as promising photothermal materials and attract extensive attention for freshwater production by solar steam generation. However, high cost, narrow absorption range and/or poor stability greatly limit their practical applications. Herein, a high‐efficiency solar energy conversion material consisting of low‐cost non‐metal, extremely thermally‐stable plasmonic TiN NPs and hydrophilic semi‐reduced graphene oxide (semi‐rGO), with broadband solar absorption capability, by a fast in situ microwave reduction method is prepared. The 2D semi‐rGO serves as a support for the loading of plasmonic NPs, and meanwhile accelerates the transport and evaporation of water due to its hydrophilicity. Then, decoration of plasmonic TiN NPs further enhances the solar photon absorption and hydrophilicity while suppressing the heat loss, thanks to the layered structure of TiN/semi‐rGO, improving overall solar energy utilization. Owing to the enhanced absorption and unique layered nanostructure with strong interfacial interaction, the optimal sample of TiN/semi‐rGO‐25% absorber achieves a high and stable water evaporation rate of ≈1.76 kg m −2 h −1 with an energy efficiency as high as 99.1% under 1 sun illumination. Furthermore, this plasmonic TiN/semi‐rGO absorber is capable of producing high‐quality freshwater from sustainable seawater desalination and wastewater purification processes.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle