Visible Light Driven CO<sub>2</sub> Photoreduction Using TiO<sub>2</sub> Nanotube Arrays Embedded with Low Bandgap Carbon Nitride Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
The extraordinary thermal and photochemical stability, superior charge transport, and tunable band positions of graphitic carbon nitride (g-CN), which is constituted of elements that are plentiful on Earth, renders g-CN an important semiconductor photocatalyst for heterogeneous catalysis [1,2]. Despite these advantages, carbon nitride-based semiconductors do not function effectively as freestanding photocatalysts or photoelectrodes due to a rapid carrier recombination rate and a slightly wide bandgap that only enables them to capture blue and UV photons [3,4]. Anodically formed TiO2 nanotube arrays (TNTAs) are semiconducting wide bandgap scaffolds with excellent photocatalytic properties due to the intrinsic orthogonalization of charge generation/transport and charge transfer processes. Herein, we use a novel in situ electrophoretic anodization to embed low bandgap carbon nitride nanoparticles (CNNPs) in the walls of titania nanotubes. The likelihood of the CNNPs leaching off the TNTA photoanode during photoelectrochemical processes was eliminated by encapsulating CN inside a TiO2 matrix. CNNPs were formed by the thermal condensation polymerization of carbon nitride utilizing citric acid and urea as the precursors, and exhibited some unusual properties, including a lower bandgap of 2.1 eV, a highly redshifted fluorescence emission maximum at 2.35 eV, surface carboxylate groups, and the emergence of unique structural characteristics corresponding to amorphous yet graphitic carbon [5]. In contrast to bulk g-CN, which has a C:N ratio of 0.75, the CNNPs possessed an elevated C:N ratio as high as 1.87 at the surface. The additional carbon was found to be both amorphous and graphitic, although the structural characteristics of g-CN were mostly unaffected, as validated by diffractometric and spectroscopic data. Even in the absence of a sacrificial agent, the CNNP@TNT nanocomposite demonstrated enhanced performance in sunlight-driven CO2 photoreduction. When compared to the freestanding TNT photocatalyst, the CO yield of photoreduction for the CN@TNT hybrid was more than three times higher. UV-filtered illumination of the CNNP@TNT heterojunction photocatalyst generated appreciable quantities of methane and CO (3.41 and 8.78 μmolg–1h–1 respectively). In situ electrophoretic anodization is an innovative approach to incorporate semiconductor quantum dots into TiO2 nanotubes or other electrochemically grown nanostructures. REFERENCES 1. Kessler, F. K. et al., Nature Reviews Materials (2017) 2 (6), 1. 2. Chaulagain, N. et al., ACS Applied Materials & Interfaces (2022) 14 (21), pp. 24309-24320. 3. Kumar, P. et al., Advanced Optical Materials (2020) 8 (4), Art. No. 1901275. 4. Fu, J. et al., Advanced Energy Materials (2018) 8 (3), Art. No. 1701503. 5. Alam, K.M. et al., Chemical Engineering Journal (2023) 456, Art. No. 141067.
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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.
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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 ».