A Synergic Effect of Bi-metallic Layered Hydro-Oxide Cocatalyst on 1-D TiO2 Driven Photoelectrochemical Water Splitting
Notice bibliographique
Résumé
Photoelectrochemical (PEC) water splitting is one of the most sustainable approaches for converting solar energy into hydrogen fuel. Affordable and robust photoelectrodes are crucial for the commercialization of PEC technologies. Recently, transition metal-based co-catalysts, especially Ni- and Fe-based catalysts, have attracted much interest owing to their exceptional OER characteristics. Given this, we here proposed the decoration of a Fe-Ni-based cocatalyst on the surface of the TiO2 photoanode for PEC water splitting. The TiO2 photoanode was hydrothermally synthesized and then decorated by Fe-Ni hydroxide catalyst using photo-assisted electrodeposition. The optimized TiO2/FeNiOOH photoanode exhibited the maximum photocurrent density value of 1.36 mA cm−2, which is almost twice the value obtained for bare TiO2, at 1.23 V vs RHE under the AM 1.5 G illumination. Due to the enhanced light absorption in the UV region, the optimized photoanode exhibited remarkable IPCE and photoconversion efficiency of 87.8% and 0.93%, respectively. Furthermore, excellent faradaic efficiencies of ∼90% for H2 and ∼70% for O2 generations were obtained. Predominantly, the enhancement in the photocurrent potentials was explained in detail. Our study shows the roles and benefits of using bimetallic catalysts with TiO2 photoanodes for sustainable water-splitting 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) | 0,000 | 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 ».