Biomass Photoreforming for Hydrogen and Value‐Added Chemicals Co‐Production on Hierarchically Porous Photocatalysts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biomass, a naturally abundant, sustainable and clean resource has great potential as an alternative to replace the limited fossil feedstock for value‐added chemicals and fuels. Biomass with abundant reductive functional groups could theoretically act as electron donor to consume photogenerated holes and/or active free radicals. Biomass photoreforming over semiconductor photocatalysts using solar light as energy input attracts much attention in this context. However, biomass photoreforming still suffers low conversion efficiency and product selectivity due to its structural complexity, poor solubility and unclear reaction mechanism. Owing to the advanced features of mass diffusion of biomass derivatives and adjustable surface properties, hierarchically porous photocatalysts with desired active sites at each length scale of porosity have shown their superiority in boosting the conversion efficiency and selectivity of biomass photoreforming. Herein, a critical review is presented on selective biomass photoreforming for simultaneous H 2 and value‐added chemicals co‐production on hierarchically porous photocatalysts. The fundamentals of biomass photoreforming and current bottleneck of biomass valorization by photocatalytic process are presented and analyzed. The rational photocatalyst design with hierarchically porous structure to improve the biomass conversion and product selectivity by boosting mass transfer is highlighted. Finally the challenges and opportunities for photocatalytic biomass valorization are presented in the perspective ssection.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».