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Enregistrement W4391638427 · doi:10.1149/ma2023-02472392mtgabs

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· W4391638427 sur OpenAlexaff
Damini Vrushabendrakumar, Kazi M. Alam, Navneet Kumar, Narendra Chaulagain, Harshitha Rajashekhar, Saralyn Riddell, Karthik Shankar

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrontiumDivalentDopingMaterials scienceNanotubeInorganic chemistryAnalytical Chemistry (journal)ChemistryNanotechnologyOptoelectronicsCarbon nanotubeEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sunlight-assisted conversion of CO2 into portable value-added products has the potential to address both the energy and environmental challenges faced by the world. Therefore, we currently witness intense research activity and substantial progress in the field of CO2 photoreduction. Anatase TiO2 nanotube arrays (TNTAs) formed by electrochemical anodization constitute a well studied semiconductor photocatalyst with excellent optoelectronic properties and photocatalytic behavior [1, 2]. Yet, many aspects related to structure, surface composition, adsorbates, reaction intermediates, rate of reaction, multi-step electron transfer steps, etc. remain poorly understood even for TiO2. This led to our interest in forming surface coatings and bulk nanocomposites of TNTAs with metal oxides of Sr, Mg, Ca, Zn etc, which provide basic sites on the surface of the catalyst for the chemisorption of CO2 molecules. The higher basicity of hydroxyl groups associated with alkaline earth metals generate carbonate and bicarbonate adsorbates which enhance the reactivity of CO2 [3]. Divalent metal cations are also known to influence and modify the crystallographic texture of TiO2 during the annealing treatment step at elevated temperature [4].Here we performed divalent strontium cation (Sr2+) doping of anodically grown TNTAs using two different techniques – an electrochemical cathodic treatment in Sr2+-containing electrolytes and a wet impregnation technique using an aqueoussolution of strontium salts. The X-ray diffraction pattern and Raman spectra indicate the formation of Sr compounds at the TNTA surface. Sr-doping results in modification of the crystallographic texture of anatase phase TNTAs, increased lattice strain, reduced crystal size, and phonon confinement. Subtle changes are observed in the infrared spectra of the CO2 adsorbed on the Sr-doped TNTAs specifying a larger prevalence of monodentate and bidentate carbonate species on the surface. This attributes to the higher alkalinity of surface hydroxyls bound to Sr in comparison to the Ti-bound hydroxyls. In addition to linearly adsorbed CO2, a smaller population of bent CO2 molecules on the surface is observed, which suggests an enhanced stabilization of the carbon dioxide anion radical on the Sr-doped TNTA surfaces. Finally, under AM1.5G one sun illumination, the cathodized TNTAs produce 25 µmolg-1hr-1 whilethe wet impregnated Sr-doped TNTAs produce 17 µmolg-1hr-1 of CO which are nearly 3 and 2 times the amount of CO generated by bare TNTAs (7.7 µmolg-1hr-1) respectively. REFERENCES: Vahidzadeh, Ehsan, et al. "Asymmetric multipole plasmon-mediated catalysis shifts the product selectivity of CO2 photoreduction toward C2+ products." ACS Applied Materials & Interfaces13.6 (2021): 7248-7258. Zeng, Sheng, et al. "Optical control of selectivity of high rate CO2 photoreduction via interband-or hot electron Z-scheme reaction pathways in Au-TiO2 plasmonic photonic crystal photocatalyst." Applied Catalysis B: Environmental267 (2020): 118644. Kwon, Stephanie, et al. "Alkaline-earth metal-oxide overlayers on TiO 2: application toward CO 2 photoreduction." Catalysis Science & Technology6.21 (2016): 7885-7895. Kisslinger, Ryan, et al. "Preferentially oriented TiO2 nanotube arrays on non-native substrates and their improved performance as electron transporting layer in halide perovskite solar cells." Nanotechnology30.20 (2019): 204003.

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 recherche0,0010,000
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 GPT0,278
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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