Structure of the catalytic sites in Fe/N/C-catalysts for O2-reduction in PEM fuel cells
Notice bibliographique
Résumé
Fe-based catalytic sites for the reduction of oxygen in acidic medium have been identified by (57)Fe Mössbauer spectroscopy of Fe/N/C catalysts containing 0.03 to 1.55 wt% Fe, which were prepared by impregnation of iron acetate on carbon black followed by heat-treatment in NH(3) at 950 °C. Four different Fe-species were detected at all iron concentrations: three doublets assigned to molecular FeN(4)-like sites with their ferrous ions in a low (D1), intermediate (D2) or high (D3) spin state, and two other doublets assigned to a single Fe-species (D4 and D5) consisting of surface oxidized nitride nanoparticles (Fe(x)N, with x≤ 2.1). A fifth Fe-species appears only in those catalysts with Fe-contents ≥0.27 wt%. It is characterized by a very broad singlet, which has been assigned to incomplete FeN(4)-like sites that quickly dissolve in contact with an acid. Among the five Fe-species identified in these catalysts, only D1 and D3 display catalytic activity for the oxygen reduction reaction (ORR) in the acid medium, with D3 featuring a composite structure with a protonated neighbour basic nitrogen and being by far the most active species, with an estimated turn over frequency for the ORR of 11.4 e(-) per site per s at 0.8 V vs. RHE. Moreover, all D1 sites and between 1/2 and 2/3 of the D3 sites are acid-resistant. A scheme for the mechanism of site formation upon heat-treatment is also proposed. This identification of the ORR-active sites in these catalysts is of crucial importance to design strategies to improve the catalytic activity and stability of these materials.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».