Efficient Hole Extraction and *OH Alleviation by Pd Nanoparticles on GaN Nanowires in Seawater for Solar‐Driven H <sub>2</sub> and H <sub>2</sub> O <sub>2</sub> Generation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photocatalytic seawater splitting into hydrogen and hydrogen peroxide (2H 2 O→H 2 ↑ + H 2 O 2 ) offers an ultimate solution for simultaneously generating green fuel and value‐added chemicals by the two most earth‐abundant resources i.e., solar energy and natural seawater. In this study, Pd nanoparticles are integrated with one‐dimensional gallium nitride nanowires (Pd NPs/GaN NWs) on a silicon wafer to produce H 2 and H 2 O 2 from seawater powered by sunlight. In situ spectroscopic characterizations combined with computational investigations reveal that in this nanohybrid, Pd NPs function as an efficient hole extractor and *OH alleviator during photocatalysis. Meanwhile, the chloride ions in seawater facilitate the H 2 O→ H 2 + H 2 O 2 conversion by improving the charge dynamics and lowering the energy barrier of the key *OH self‐coupling step over Pd sites in the catalytic system. As a result, the photocatalyst delivers an appreciable hydrogen production rate of 2.5 mmol⋅cm −2 ⋅h −1 with a light‐to‐hydrogen (LTH) efficiency of 4.38 % in natural seawater under concentrated light irradiation of 3 W⋅cm −2 without sacrificial agents and external energies. Notably, the water oxidation reaction produces 300 μmol/L of valuable H 2 O 2 over a duration of 2 hours under a light intensity of 3 W/cm 2 using a 20 mL water sample, achieving a light‐to‐chemical efficiency of 0.53 %. The photocatalyst shows excellent stability for up to 60 hours with a considerable turnover number of 1.42×10 7 moles H 2 per mole of Pd. The outdoor test further suggests the great potential for solar‐driven seawater splitting into green fuels and chemicals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 ».