Low-Bias Solar Water Oxidation on Photoanodes Composed of Oxygen-Vacancy-Rich BiVO<sub>4</sub> Nanopyramid Arrays Coated with Nanoscale Co–Fe-Layered Double Hydroxide Films
Notice bibliographique
Résumé
Despite the great potential of bismuth vanadate (BiVO 4 ) photoanode in photoelectrochemical (PEC) water splitting applications, the pressing bottleneck of its sluggish surface reaction kinetics and significant charge losses remains to be resolved. Further optimizing the intrinsic charge transport for the enhancement of the solar-to-hydrogen conversion has emerged as a critical priority. Herein, a nanoscale cobalt–iron layered double hydroxide (CoFe-LDH) film was conformally encapsulated on oxygen-vacancy-rich BiVO 4 (O V -BiVO 4 ) nanopyramid arrays, forming a distinctive highly ordered O V -BiVO 4 /CoFe-LDH core–shell photoanode. Experimental and computational studies revealed that the successful introduction of oxygen vacancies on the BiVO 4 lattice, via the electrochemical reduction process, remarkably increases the overall carrier density, electrical conductivity, and built-in photovoltage, devoted to the promotion of both bulk and surface charge separation. The synergistically integrated CoFe-LDH nanofilm as the cocatalyst and protective layer further strengthens interfacial hole extraction and surface wettability, thereby enhancing water oxidation kinetics and charge injection efficiency. As a result, the nanostructured O V -BiVO 4 /CoFe-LDH photoanode achieved a considerably improved photocurrent density of 2.33 mA/cm 2 at 1.23 V RHE, the relatively lower onset potential of 0.21 V RHE, a higher photon-to-electron conversion efficiency of 53.7%, and better photocorrosion resistance. This work offers valuable insights into the impact of defect engineering on the PEC behavior and also demonstrates a feasible nanoscale collaborative strategy to optimize photoanodes, enabling efficient solar water oxidation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».