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Enregistrement W4401617495 · doi:10.1016/j.enrev.2024.100110

Facet engineering of semiconductors for boosting photo-charge separation in solar fuel production

2024· article· en· W4401617495 sur OpenAlexaff
Tian Liu, Lu Liu, Zhiyan Guo, Dong‐Feng Liu, Liangliang Jiang, K.M. Liew, Wen‐Wei Li

Notice bibliographique

RevueEnergy Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAnhui Provincial Key Research and Development PlanScience and Technology Program of SuzhouNational Natural Science Foundation of ChinaKey Technologies Research and Development ProgramNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceGovernment of Jiangsu ProvinceUniversity of Science and Technology of China
Mots-clésBoosting (machine learning)Facet (psychology)SemiconductorMaterials scienceEngineering physicsOptoelectronicsPhotovoltaic systemSeparation (statistics)Environmental scienceEngineeringElectrical engineeringComputer sciencePsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photocatalysis promises green production of chemicals by using the inexhaustible solar energy, but the low photocatalytic activity of most semiconductors due to charge recombination remains a key barrier to their application. Recently, facet engineering of single semiconductor particles has emerged as an effective strategy to precisely tune the energetic structure, thereby lowering the charge recombination and enhance solar fuel production. Multiple approaches for facet engineering have been developed to construct efficient photocatalysts. In this review, the fundamental principles and the common facet-engineering approaches for improving the photo-charge separation and solar fuel production of semiconductors are summarized, focusing on how the various faceted particles modification strategies tune the inbuilt electric field and reaction kinetics. Additionally, the challenges and future trends in development of facet-engineered photocatalysts were discussed. © 2024 The Authors

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,254 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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