Dissolution of g‐C3N4 Using Zinc Chloride Molten Salt Hydrates for Nanobelt Fabrication and Photocatalytic H2O2 Production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Graphitic‐carbon nitride (g‐C3N4), a metal‐free two‐dimensional layered semiconductor material, holds great potential for energy conversion, environmental remediation, and sensing. However, the limited solubility of g‐C3N4 in conventional solvents hinders its widespread application. Improving the dissolution of g‐C3N4 in the liquid phase is highly desired but challenging. Herein, we report an innovative approach to dissolve g‐C3N4 using ZnCl2 molten salt hydrates. The solubility of g‐C3N4 in the solution reaches up to 200 mg mL−1. Density functional theory (DFT) results suggest that ZnCl+H2O is the key species that leads to charge redistribution on g‐C3N4 surface and promotes the dissolution of carbon nitride in the solution. Furthermore, through dilution, the dissolved carbon nitride can be effectively recovered while maintaining its intrinsic chemical structure. The resultant regenerated C3N4 (r‐C3N4) exhibits nanobelt morphology and demonstrates a substantially improved photocatalytic activity in H2O2 production. The rate of H2O2 production over the r‐C3N4 reaches 20,228 μmol g−1 h−1, which is 6.2 times higher than that of pristine g‐C3N4. This green and efficient dissolution route of g‐C3N4 offers an effective approach for its diverse applications.
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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.
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; 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 ».