The Structural Properties and Photoelectrocatalytic Response of Mn‐Doped Hematite Photoanodes Prepared via a Modified Electrodeposition Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The concept of nanostructuring and doping of hematite (α‐Fe2O3) photoanodes have been widely engaged towards improving their photoelectrocatalytic (PEC) response. Here, a FeCl3‐based solution was modified with 0–10 % polyethylene glycol (PEG) 400 and used as an electrolyte for the electrodeposition of nanostructured α‐Fe2O3 thin films. The electrolyte containing 10 % PEG was further used to prepare Mn‐doped α‐Fe2O3 films by adding 1, 3, 6, and 10 % of MnCl2.4H2O with respect to the molarity of FeCl3. The addition of 10 % PEG into the electrolyte limited particle agglomeration and yielded the best PEC response among the pristine films. The 3 % Mn‐doped α‐Fe2O3 photoanodes produced the highest photocurrent, yielding 2.2 and 6.1‐fold photocurrent enhancement at 1.23 V and 1.5 V vs. RHE respectively, over the pristine films. The improved PEC response is linked to the reduced particle agglomeration and improved charge transport properties observed for the films. Density functional theory (DFT) calculations of the formation energies yielded negative values for the Mn‐doped α‐Fe2O3, which implies that the materials are thermodynamically stable after doping. This work introduces a new pathway for the electrodeposition of doped α‐Fe2O3 films and underscores the roles of Mn‐doping in boosting their PEC response.
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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) | 0,000 | 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; 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 ».