Turning on Selective H<sub>2</sub>S Gas Sensing Activity in Ternary Nickel Tungstate Strongly Correlated Electron System Through Sub‐Gap Band Manipulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sensing the precise concentration of chemicals within a complex atmosphere stands as a critical technology with far‐reaching implications in environmental, agricultural, and medical domains. While sensitivity limits are pushed down to the ppb levels through diverse material tuning approaches, ensuring robust selectivity for targeted analyte gases remains a challenge due to the absence of effective methodologies. Here, a band structure modulation is presented in the selective detection of H 2 S utilizing NiWO 4 ‐based compound, achieved through strategically manipulating sub‐gap states. The approach involves tailoring the sub‐gap within NiWO 4 by employing point defect engineering mechanisms of Cu substitutional and Li interstitial doping. Unlike the featureless pristine and Cu‐doped NiWO 4 , Li/Cu‐co‐doped NiWO 4 exhibits a sensing response to H 2 S gas, exhibiting an approximately six‐fold increase in sensitivity. Through density functional theory calculations and Mott–Schottky analysis, it is unveiled that this high sensitivity and selectivity toward H 2 S stem from the generation and positioning of Cu d ‐orbital‐derived sub‐gap states, matching the reduction potential of H 2 S, which is triggered in the presence of substitutional Cu and interstitial Li. This result suggests a novel strategy for customizing sensing materials based on the reduction potential of analyte gases.
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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) | 0,001 | 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 ».