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Enregistrement W4377989932 · doi:10.1021/accountsmr.3c00012

Advanced Nanomaterials and Characterization Techniques for Photovoltaic and Photocatalysis Applications

2023· article· en· W4377989932 sur OpenAlexafffund
Ting Yu, Wanting He, Qingzhe Zhang, Dongling Ma

Notice bibliographique

RevueAccounts of Materials Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesShandong University of TechnologyTaishan Scholar Project of Shandong ProvinceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research Chairs
Mots-clésPhotocatalysisNanomaterialsCharacterization (materials science)Photovoltaic systemNanotechnologyMaterials scienceChemistryEngineeringCatalysisElectrical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conspectus Solar energy is one of the most promising energy sources to replace traditional fossil fuels due to its renewable and green features, which can be converted to electrical and chemical energy through photon-enabled applications. To improve the utilization efficiency of solar energy, solar energy “converters”, such as photovoltaic and photocatalytic systems, have been extensively studied. It is noteworthy that the common issues of narrow optical absorption and rapid charge carrier recombination limit solar energy utilization. The development of advanced functional nanomaterials plays a decisive role in addressing these issues. For instance, plasmonic nanomaterials with a localized surface plasmon resonance (LSPR) effect can effectively extend and enhance light absorption; heterojunction- and homojunction-based semiconductors can facilitate the spatial separation of electron–hole pairs. Therefore, rational design of functional nanomaterials through integrating plasmonic nanomaterials and creating heterojunctions and homojunctions can amplify their structural advantages, leading to the achievement of the state-of-the-art photon-conversion performance. Besides, the in-depth understanding of the relationship between materials and performance via advanced characterization techniques, such as high spatial-resolution imaging and in situ spectroscopy, provides a fundamental and solid basis for optimizing advanced functional materials in photon-enabled applications. Along with theoretical calculation and algorithm-driven data analysis during advanced characterizations, more quantified information can be obtained for deeper insights into physics. In this Account, we first summarize recent works in our research group on the rational design of advanced functional materials, including plasmonic metallic materials, plasmonic semiconductors, two-dimensional-material-based heterojunctions, and metal–organic-framework-based homojunctions, and their working mechanisms for the enhancement of photovoltaic and photocatalytic performance. We then show how we employed developed X-ray-based, electron-based, and spectroscopic techniques for characterizing elemental composition, materials structure, and physicochemical properties, which provides effective ways to resolve complex structures and processes and understand their underlying physics. Furthermore, we discuss the photogenerated charge carrier dynamics in solar cells and photocatalysis using in situ and time-resolved techniques, by underlining the use of these advanced techniques for specific materials. Then, we briefly introduce the algorithm-driven data analysis compiled in analytical techniques in our works to quantify materials information. Finally, we briefly present perspectives for addressing the challenges and fundamental issues as well as guidance for the future development of photon-enabled applications, e.g., the development of high-performance functional materials and advanced characterization techniques. This Account shows some ideas and directions for the rational design and optimization of advanced functional materials for various photon-enabled applications and for the proper utilization of advanced characterization techniques, which may provide guidance and prospects for future research.

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)0,002
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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