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Enregistrement W4387187480 · doi:10.1149/11205.0041ecst

Enhancement in the Rate of CO<sub>2</sub> Photoreduction Using Divalent Strontium Cation (Sr<sup>2+</sup>) Doped TiO<sub>2</sub> Nanotube Arrays

2023· article· en· W4387187480 sur OpenAlexaff
Damini Vrushabendrakumar, Kazi M. Alam, Navneet Kumar, Narendra Chaulagain, Harshitha Rajashekhar, Saralyn Riddell, Karthik Shankar

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDivalentDopingStrontiumMaterials scienceElectrochemistryAtom (system on chip)Inorganic chemistryCharacterization (materials science)CobaltCatalysisAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyChemical engineeringPhysical chemistryChemistryOptoelectronicsElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explored the selective surface doping of anodically formed TiO2 nanotube arrays (TNTAs) with divalent Sr2+ cations using an electrochemical cathodization process in order to modify the basicity of the surface and modify the interactions of the surface with vapor phase CO2. The resulting Sr-doped TNTAs showed a 3-fold increase in CO2 photoreduction activity. Characterization using a broad suite of bulk- and surface-sensitive characterization techniques revealed the doped Sr atoms to be widely dispersed on the surface. Our results show a way forward to achieve single atom catalysts using cathodic doping of TiO2.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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