光电化学驱动的“自净化”法,助力TiO2光电极氧空位梯度分布( 二 )


光电化学驱动的“自净化”法,助力TiO2光电极氧空位梯度分布
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图2R-和ΔVO-TiO2纳米线的化学计量分析 。
a)顶部:包含VO的TiO2-x[110]的投影原子结构和模拟图像 。 底部:可视化的TiO2-x[110]原子结构的侧视图 。 钛:浅蓝色 , 氧:红色 , VO:透明圆圈 。 b)R-TiO2和ΔVO-TiO2纳米线的HAADF-STEM图 。 放大图像显示了表面和核心区域的原子结构 。 c、d)顶部:图(b)中所示的R-和ΔVO-TiO2区域的CroppedHAADF-STEM图 。 中部:相应的模拟结果 , 其与氧化学计量学引起的实验结果强度相似 。 底部:实验和模拟的R-TiO2和ΔVO-TiO2的强度分布 。
光电化学驱动的“自净化”法,助力TiO2光电极氧空位梯度分布
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图3ΔVO-TiO2表面的EELS分析 。
a)ΔVO-TiO2表面的STEM图 。 Y的位置在纳米尺度上被索引 。 b)ΔVO-TiO2中Ti-L2,3边(350-570eV)和O-K边(525-550eV)的EEL光谱 。 浅蓝色箭头穿过两条边的不同位置 。 c)位置#1-3的带隙 , 如图(b)所示 。 VEEL光谱是通过减去ZLP得到的 。 d)Ti-L2,3边和O-K边每个位置的EEL光谱 。
光电化学驱动的“自净化”法,助力TiO2光电极氧空位梯度分布
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图4R-和ΔVO-TiO2的光电化学表征 。
a)ΔVO-TiO2和R-TiO2的电流密度(mAcm?2)的比较(虚线:ΔVO-TiO2和R-TiO2的暗电流) 。 b)ΔVO-TiO2和R-TiO2电荷传输效率(%)的比较 。 c)ΔVO-TiO2和R-TiO2在1.23Vvs.RHE下12h的电流密度稳定性 。 d)ΔVO-TiO2光阳极的法拉第效率 。
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图5基于DFT计算的不同浓度的VO能带结构和带隙示意图 。
a)TiO2-x的计算电子结构 。 价带和导带分别用蓝线和红线表示 。 CBM和VBM用虚线表示 。 灰线代表中间间隙状态 。 b)ΔVO-TiO2能带结构示意图 。 上面的线代表CBM , 下面的线代表VBM 。
总结与展望
光电化学驱动的“自净化”法,助力TiO2光电极氧空位梯度分布】本文介绍了一种通过“自净化”方法从TiO2无序层中引入ΔVO的掺杂策略 。 基于模拟的STEM研究和EELS证实了原子结构和VO的存在 。 此外 , 作者利用TCSPC分析证明VO的引入改善了电荷分离 。 不同的光电化学表征在电流密度、电流稳定性和法拉第效率方面显示出先进的光催化性能 , ΔVO的存在将电荷传输效率提高到95% 。 作者认为在金属氧化物光阳极的主体区域中 , VO的关键作用对于增强TiO2中的电荷分离至关重要 。 这种“自净化”法不用像传统通过各种元素掺杂来建立优化的VO , 为半导体的设计提供一个可靠的处理平台 。