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Record W7051732567

Photocatalytic hydrogen evolution using porphyrin-metal organic framework nanocomposites decorated with plasmonic gold nanoparticles

2023· other· en· W7051732567 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languageen
FieldEngineering
TopicPlasma Diagnostics and Applications
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsHydrogen productionPhotoelectrochemistryOxygen evolutionPyrometallurgy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Des études récentes se sont concentrées sur la production d'énergie à partir de sources différentes des combustibles fossiles. Parmi ces autres sources, la production d'hydrogène vert par photocatalyseurs a attiré l'attention ces dernières années, en particulier l'utilisation de cadres métallo-organiques (MOF) qui a donné des résultats en matière de production d'hydrogène grâce à la surface élevée, à la taille adéquate des pores, à la grande stabilité et à la composition ajustable de ce type de matériaux. Néanmoins, ces matériaux souffrent de la recombinaison des charges électron-trou, de problèmes de stabilité et d'une faible absorption de la lumière. Pour améliorer les performances des MOF, de nombreuses méthodes de synthèse sont mises en place, ainsi que des stratégies qui impliquent l'utilisation de co-catalyseurs, la modification superficielle et le dopage, entre autres. L'une des stratégies explorées consiste à tirer parti des phénomènes de résonance plasmonique locale (LSPR) affichés par des nanoparticules de métaux nobles de tailles spécifiques. Ces nanoparticules améliorent les propriétés d'absorption de la lumière du MOF et génèrent des paires électron-trou qui peuvent être facilement transférées à des matériaux liés pour conduire des réactions d'oxydoréduction dans les centres actifs du matériau. Pour tirer parti de cet effet, il est important de contrôler la taille des nanoparticules, la méthode de liaison avec le photocatalyseur et la morphologie, entre autres. Le présent document donne un aperçu des différents matériaux utilisés pour la production d'hydrogène, des différentes techniques permettant d'améliorer les performances de ces matériaux, comme les matériaux à effet LPRS, les photocatalyseurs à atome unique et les MOF de porphyrine, afin d'identifier les opportunités et les défis liés à la mise en œuvre de ces matériaux pour la production photocatalytique d'hydrogène.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.001
Threshold uncertainty score0.002

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.209
Teacher spread0.200 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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