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Enregistrement W7109103894 · doi:10.2139/ssrn.5875195

Eco-friendly AgInGaS/ZnSe core/shell Quantum Dots for Solar-Driven Hydrogen Evolution

2025· preprint· W7109103894 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantum dotPhotocurrentExcitonPhotoluminescenceIndiumUltrashort pulseMultiple exciton generationNanoparticleCharge (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heavy-metal-free colloidal quantum dots (QDs) are promising sensitizers for photoelectrochemical (PEC) H2 evolution, but their photoresponse and operational stability remain limited. Here, AgInGaS (AIGS)/ZnSe core/shell QDs with two AIGS core compositions were synthesized and evaluated as sensitizers for PEC H2 evolution. Variation of the In/Ga ratio produced composition-dependent absorption and photoluminescence spectra, while ZnSe growth broadened the visible-light absorption response and increased the average PL decay lifetimes. Under the same two-cycle ZnS post-treatment, the AIGS/ZnSe-QD-sensitized photoanodes exhibited substantially higher photocurrent densities and improved photocurrent retention than the corresponding AIGS-core-QD-sensitized photoanodes. The best-performing AIGS/ZnSe #2 photoanode reached a photocurrent density of 4.1 mA cm-2 at 0.9 V versus RHE under AM 1.5G illumination and produced a cumulative H2 amount of 63.4 μmol cm-2 over 2 h, corresponding to a Faradaic efficiency of 70.9%. It retained approximately 50% of its initial photocurrent after 2 h of continuous illumination. These results demonstrate that AIGS core-composition control and ZnSe shell growth can improve the PEC response of heavy-metal-free QD sensitizers, although operational stability remains an important target for further improvement.

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 seuil0,005

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,245 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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