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Enregistrement W4412541770 · doi:10.1149/ma2025-01392091mtgabs

Top-Down Fabricated Atomic Layer Deposited Oxides Passivated InGaN/GaN Nanostructured Photocatalysts for Artificial Photosynthesis

2025· article· en· W4412541770 sur OpenAlexaboutno aff
Md. Ataur Rahman, Nirmal Anand, Dipon Kumar Ghosh, Christy Giji Jenson, Md. Islam, Md Zunaid Baten, Sharif Sadaf

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceArtificial photosynthesisAtomic layer depositionLayer (electronics)PhotosynthesisNanotechnologyChemical engineeringOptoelectronicsPhotocatalysisChemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photocatalytic water splitting is regarded as a promising technology to convert solar energy into hydrogen. However, most of the photocatalysts exihibit limited efficiency because of their wide bandgap, inappropriate band edge positions for redox reactions, lower active sites, and poor charge carrier separation. In contrast to planar structures, nanowires (NWs) photocatalysts have large surface-to-volume ratios, shortened diffusion lengths, efficient charge carrier separation and transport, and enhanced optical absorption [1]. III-nitride nanostructured semiconductors, such as InGaN is a potential candidate as photocatalysts due to their bandgap engineering, suitable band edge to straddle the redox potentials. The band gap of InGaN can be controllably tuned by varying In compositions to harvest large portion of the visible solar spectrum [2]. First, we investigated photoelectrochemical (PEC) properties of planar InGaN/GaN multiple quantum wells (MQWs) with varying indium contents (~15%, ~22%, and ~27%), and identified In~22% as optimal for overall water splitting. Subsequently, we fabricated InGaN/GaN nanowires (NWs) heterostructures (In~22%) photocatalysts using a scalable silica nanosphere lithography technique. Additionally, the sidewalls of the NWs were passivated with an ultrathin layer of Al2O3 using atomic layer deposition (ALD) technique. A systematic comparison of photocurrent density with small bias potential versus reversible hydrogen electrode (VRHE) was conducted for planar, NW, and Al2O3-coated NWs of In0.22Ga0.78N/GaN heterostructures under simulated AM 1.5G solar irradiation (100 mW/cm²). The NW photoanodes showed a higher photocurrent density (1.9 mA/cm2) than their planar counterparts. On the other hand, a significant rise in photocurrent density (80%) at 1.5 VRHE was observed after deposition of a thin layer Al2O3 on NWs. More importantly, the onset potential undergoes a cathodic shift to −0.47 VRHE, indicating a reduction in the overpotential required for self-driven water splitting. Furthermore, the Al2O3-passivated NWs generated higher photvoltage (0.87 VRHE). These findings highlight the role of surface passivation in enhancing the performance of nanostructured green light-emitting In0.22Ga0.78N/GaN MQWs photoanodes for PEC applications. The study will further explore the optimal Al2O3 passivation thickness on NWs in improving PEC activity and photostability. Acknowledgement This research was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) through Alliance Grant Programs. References Dong, Wan Jae, and Zetian Mi., Journal of Materials Chemistry A11 (2023): 5427-5459. Alqahtani, Mahdi, et al., ACS Applied Energy Materials11 (2018): 6417-6424. Figure 1

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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