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Enregistrement W4401733778 · doi:10.1021/acs.nanolett.4c03018

Dual Plasmons with Bioinspired 3D Network Structure Enabling Ultrahigh Efficient Solar Steam Generation

2024· article· en· W4401733778 sur OpenAlexafffund
Yong Wang, Wanting He, Ruiqi Yang, Darius Pohl, Bernd Rellinghaus, Peter A.C. Neathway, Z. Kalantari Bolaghi, Chen Wang, Ting Yu, Fan Yang, Guozhu Chen, Mohamed Chaker, Aycan Yurtsever, Gianluigi A. Botton, Yannan Liu, Dongling Ma

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensMcMaster UniversityInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPlasmonMaterials scienceNanotechnologyDual (grammatical number)OptoelectronicsEngineering physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasmonic nanomaterials such as Au, Ag, and Cu are widely recognized for their strong light–matter interactions, making them promising photothermal materials for solar steam generation. However, their practical use in water evaporation is significantly limited by the trade-off between high costs and poor stability. In this regard, we introduce a novel, nonmetallic dual plasmonic TiN/MoO 3– x composite. This composite features a three-dimensional, urchin-like biomimetic structure, with plasmonic TiN nanoparticles embedded within a network of plasmonic MoO 3– x nanorods. As a solar absorber, the TiN/MoO 3– x composite achieves a high evaporation rate of ∼2.05 kg m –2 h –1 with an energy efficiency up to 106.7% under 1 sun illumination, outperforming the state-of-the-art plasmonic systems. The high photothermal stability and unique dual plasmonic nanostructure of the TiN/MoO 3– x composite are demonstrated by advanced in situ laser-heating transmission electron microscopy and photon-induced near-field electron microscopy/electron energy-loss spectroscopy, respectively. This work provides new inspiration for the design of plasmonic materials.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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