Interfacial Amide Bonding in Single-Atom TCPP(Pt)@Zn<sub><i>x</i></sub>Cd<sub>1–<i>x</i></sub>S-Cysteine Photocatalyst for Enhanced Sunlight-Driven Hydrogen Production
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a novel approach for synthesizing TCPP(Pt)@Zn x Cd 1– x S-Cys (TCPP(Pt)@ZCS x -Cys) nanocomposites was developed by coupling cysteine-functionalized Zn x Cd 1– x S (ZCS x -Cys) with single platinum atom-integrated TCPP through amide bond formation. This covalent linkage markedly enhances interfacial charge transfer, thereby promoting efficient electron utilization. In addition, the incorporation of TCPP(Pt) provides exposed Pt single-atom active sites, contributing to improved photocatalytic reduction performance. Among the series of composites with different TCPP(Pt) concentrations (1, 2, and 4 wt %), the 2% TCPP(Pt)@ZCS 0.25-Cys sample exhibited the highest H 2 production rate, achieving 33.96 mmol·g –1 ·h –1 after the first hour of light irradiation, which was 16.3-fold higher than that of ZCS 0.25-Cys. Impressively, the apparent quantum yield (AQY) of this composite reached approximately 60.4% at λ = 420 nm, 53.8% at 460 nm, and 40.1% at 500 nm, respectively, ranking among the highest reported for photocatalytic hydrogen generation. The physical, optical, and electronic properties confirmed the formation of a type-II heterojunction, which facilitates spatial charge separation and directional charge transfer, thereby enhancing photocatalytic efficiency under solar irradiation. This work not only offers a promising strategy for the development of TCPP(Pt)@ZCS x -Cys photocatalysts for solar-driven hydrogen production but also addresses critical limitations associated with charge recombination and catalytic site accessibility in photocatalytic systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».