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‐Fe 2 O 3 ) photoanodes have been widely engaged towards improving their photoelectrocatalytic (PEC) response. Here, a FeCl 3 ‐based solution was modified with 0–10 % polyethylene glycol (PEG) 400 and used as an electrolyte for the electrodeposition of nanostructured α‐Fe 2 O 3 thin films. The electrolyte containing 10 % PEG was further used to prepare Mn‐doped α‐Fe 2 O 3 films by adding 1, 3, 6, and 10 % of MnCl 2 .4H 2 O with respect to the molarity of FeCl 3 . 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‐Fe 2 O 3 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‐Fe 2 O 3 , which implies that the materials are thermodynamically stable after doping. This work introduces a new pathway for the electrodeposition of doped α‐Fe 2 O 3 films and underscores the roles of Mn‐doping in boosting their PEC response.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».