Harnessing Nickel-based Photocatalysts for CO2 Conversion and Hydrogen Production -- A Review
Notice bibliographique
Résumé
Photocatalytic processes of carbon dioxide (CO2) conversion and molecular hydrogen (H2) production could potentially address two major global challenges: greenhouse gas (GHG) mitigation and clean energy generation, respectively. During photocatalysis, the energy harvested via the light absorption in photosensitizers drives the important chemical reactions using the photogenerated charges to convert water into H2 or CO2 into value-added products. Recent decades have witnessed the widespread popularity of photocatalytic technology owing to its sustainable, renewable, and greener pathway to produce fuels and chemicals. Given this, a wide range of materials have been explored for photocatalytic applications. Among the developed materials, Ni-based photocatalysts have received considerable attention due to their distinct properties including low cost, stability, abundance, and high activity. This review addresses recent developments concerning nickel (Ni)-based photocatalysts used in photocatalytic CO2 conversion and H2 production. The use of Ni-materials plays a crucial role in enhancing photocatalytic activity through improved light-absorption, charge-separation, along with suppressed charge recombination to enhance the efficiency of hydrogen evolution and CO2 conversion. The performance of nickel-based photocatalysts during CO2 reduction and water splitting reactions is summarized, which provide a comprehensive overview of Ni-based photocatalyst efficiency and selectivity. Finally, challenges and future prospects are examined in detail for further optimization of Ni-based photocatalysts. This review also provides an update on the studies that have been conducted on Ni-based materials for H2 generation and CO2 reduction.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».