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Enregistrement W4413279353 · doi:10.1021/acs.jpcc.5c04338

Physical Vapor Deposition with Rapid Photonic Annealing: Enhanced Stability in Metal Oxide Photoelectrodes

2025· article· en· W4413279353 sur OpenAlexfundno aff
Ronen Gottesman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectronic and Structural Properties of Oxides
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli Foundation
Mots-clésAnnealing (glass)Materials scienceChemical vapor depositionMetalOxidePhotonicsOptoelectronicsDeposition (geology)Physical vapor depositionChemical engineeringNanotechnologyThin filmComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photoelectrochemical cells face fundamental performance-stability trade-offs that conventional synthesis approaches cannot overcome. This perspective demonstrates how physical vapor deposition delivers orders of magnitude higher energies (10 3 –10 5 meV/atom) compared to chemical-based methods (∼25–60 meV/atom), enabling precise stoichiometric and structural control in multinary metal-oxide photoelectrodes. However, optimal crystallization requires high-temperature postprocessing exceeding substrate’s limits. Rapid-photonic-annealing achieves heating-rates of 10 2 –10 7 versus ∼0.01–1 K/s for conventional conduction/convection heating, creating thermal-nonequilibrium conditions that enable high-temperature crystallization while preserving substrate integrity with dramatically reduced energy consumption and enhanced processing versatility. This synergistic combination of energetic deposition with ultrafast annealing produces superior films with reduced grain-boundary density, minimized defects, and enhanced crystallinity. Case-studies of metal-oxides demonstrate enhanced photoelectrochemical stability and performance compared to conventional processing routes. Proof-of-concept SnWO 4 validation achieves phase-pure crystallization within several milliseconds─six-orders-of-magnitude faster than furnace annealing. This framework represents a paradigm-shift, simultaneously addressing efficiency, stability, and scalability requirements for practical photoelectrochemical systems.

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 seuil0,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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