Development in Photoelectrochemical Water Splitting Using Carbon-Based Materials: A Path to Sustainable Hydrogen Production
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen production via water splitting is a crucial strategy for addressing the global energy crisis and promoting sustainable energy solutions. This review systematically examines water-splitting mechanisms, with a focus on photocatalytic and electrochemical methods. It provides in-depth discussions on charge transfer, reaction kinetics, and key processes such as the oxygen evolution reaction (OER) and hydrogen evolution reaction (HER). Various electrode synthesis techniques, including hydrothermal methods, chemical vapor deposition (CVD), pulsed laser deposition (PLD), and radio frequency sputtering (RF), are reviewed for their advantages and limitations. The role of carbon-based materials such as graphene, biochar, and graphitic carbon nitride (g-C3N4) in photocatalytic and photoelectrochemical (PEC) water splitting is also highlighted. Their exceptional conductivity, tunable band structures, and surface functionalities contribute to efficient charge separation and enhanced light absorption. Further, advancements in heterojunctions, doped systems, and hybrid composites are explored for their ability to improve photocatalytic and PEC performance by minimizing charge recombination, optimizing electronic structures, and increasing active sites for hydrogen and oxygen evolution reactions. Key challenges, including material stability, cost, scalability, and solar spectrum utilization, are critically analyzed, along with emerging strategies such as novel synthesis approaches and sustainable material development. By integrating water splitting mechanisms, electrode synthesis techniques, and advancements in carbon-based materials, this review provides a comprehensive perspective on sustainable hydrogen production, bridging previously isolated research domains.
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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) | 0,000 | 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 ».