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Enregistrement W4409563856 · doi:10.20517/cs.2024.163

Copper-doped TiO<sub>2</sub> photocatalyst for advanced oxidation processes: reactive oxygen species generation mechanisms

2025· article· en· W4409563856 sur OpenAlexaff
Naizhen Yu, Collins Nganou, Dongchang Yang, Andrew Carrier, Ken D. Oakes, Mita Dasog, Xu Zhang

Notice bibliographique

RevueChemical Synthesis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueTiO2 Photocatalysis and Solar Cells
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotocatalysisCopperDopingOxygenMaterials scienceReactive oxygen speciesOxygen evolutionInorganic chemistryChemical engineeringChemistryPhotochemistryCatalysisNanotechnologyMetallurgyOptoelectronicsElectrochemistryPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copper-doped anatase TiO2 (Cu/TiO2) has attracted significant attention in various sustainable chemical processes, including water splitting, carbon monoxide oxidation, carbon dioxide reduction, chemical synthesis, and advanced oxidation processes for water treatment. Reactive oxygen species (ROS) are involved in these processes, but a mechanistic understanding of ROS generation on Cu/TiO2 surfaces has not been established. Combining experimental investigation and computational simulation, this work provides unequivocal evidence for superoxide radical anion (O2•-) formation via reduction of the adsorbed oxygen by Cu+ and hydroxyl radical (•OH) production by oxidation of lattice oxygen within the bridging Cu-O-Ti structure on Cu/TiO2 surfaces. Under visible light irradiation, the ROS generation rates of Cu/TiO2 are 7.2 times higher for O2•- and 11.2 times higher for •OH than those of undoped TiO2. The superior performance of Cu/TiO2 has been demonstrated through its organic dye degradation, bactericidal activity, and biofilm disruption, indicating its wide applicability in water treatment and disinfection. The results and the methodologies will benefit the wide field of heterogeneous redox chemistry.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0010,001
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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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