A Comprehensive Review on the Boosted Effects of Anion Vacancies in Photocatalytic Solar Water Splitting: Focus on g-C<sub>3</sub>N<sub>4</sub> with Carbon and Nitrogen Vacancies
Notice bibliographique
Résumé
As one of the best sustainable approaches for visible-light production of hydrogen (H 2 ) to meet energy demands, semiconductor-based photocatalysis has received broad interest in recent decades. The fundamental restrictions of graphitic carbon nitride (g-C 3 N 4 ) as a promising metal-free photocatalytic semiconductor in water splitting, like insufficient visible-light harvesting and high electron–hole (e/h) pairs recombination, have limited its applications for this goal. In this regard, the optical, charge separation, and surface features of g-C 3 N 4 can be tuned via engineering C/N vacancies, which is reviewed here for water splitting by g-C 3 N 4 . Reports confirm that the enhanced surface features of g-C 3 N 4 resulting from the engineering of C/N vacancies are helpful for water adsorption on its surface, improving the water-splitting kinetics. First in this Review, recent improvements to the structural and optical characteristics of g-C 3 N 4 by introducing C/N vacancies, especially nitrogen vacancies, will be discussed to illustrate its better photocatalytic performance. Then, various strategies for creating and controlling C/N vacancies will be reviewed. The critical roles of C/N vacancies for optimizing photocatalytic performance will also be described, and finally advances in defective photocatalysis water oxidation will be addressed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».