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Enregistrement W4396568392 · doi:10.1021/acs.energyfuels.4c00160

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

2024· review· en· W4396568392 sur OpenAlexaff
Mahdieh Rezaei, Alireza Nezamzadeh‐Ejhieh, Ahmad Reza Massah

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotocatalysisFocus (optics)NitrogenIonCarbon fibersWater splittingMaterials scienceEngineering physicsInorganic chemistryChemistryPhysicsCatalysisOpticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,242 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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