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Enregistrement W4410310637 · doi:10.1002/adfm.202503074

Tailoring the Microstructure of B‐Cation Octahedra in Halide Double Perovskites for Efficient Selective CO <sub>2</sub> ‐to‐CO Photoreduction

2025· article· en· W4410310637 sur OpenAlexaff
Chunhua Wang, Wenjing Shen, Zhirun Xie, Yannan Wang, Yang Ding, Ning Han, Michael K.H. Leung, Biao Liu, Zhi Zhu, Yun Hau Ng

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePerovskite Materials and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaCity University of Hong Kong
Mots-clésMaterials scienceHalideOctahedronMicrostructurePerovskite (structure)Inorganic chemistryCrystallographyChemical engineeringCrystal structureMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solar‐driven CO 2 photoreduction using halide perovskites (HPs) has recently garnered significant attention; however, the conversion efficiency remains suboptimal for practical applications. Here, using Cs 2 AgBiBr 6 double perovskites as a model photocatalyst, the interplay between the coordination of octahedral B‐cation sites and photocatalytic performance are reported. The results reveal that modulating the microstructure of octahedra in Cs 2 AgBiBr 6 enables orbital rehybridization, resulting in an upshifted d‐band center and reduced effective masses, thereby improving the adsorption strength of intermediates, lowering reaction energy barriers, and promoting charge separation. Experimentally, it is demonstrated that the tailored Cs 2 AgBiBr 6 achieves selective CO 2 photoreduction toward CO without sacrificial agents, yielding a CO generation rate of 23.73 µmol g −1 h −1 with ≈100% selectivity, 13‐fold higher than pristine Cs 2 AgBiBr 6 and outperforms most reported HP‐based photocatalysts. This work highlights microstructure modulation in HPs as an effective strategy for efficient solar‐to‐fuel conversion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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