Boron/Nitrogen Co-Doped Helically Unzipped Multiwalled Carbon Nanotubes as Efficient Electrocatalyst for Oxygen Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Bamboo structured nitrogen doped multiwalled carbon nanotubes have been helically unzipped, and nitrogen doped graphene oxide nanoribbons (CNx-GONRs) with a multifaceted microstructure have been obtained. CNx-GONRs have then been codoped with nitrogen and boron by simultaneous thermal annealing in ammonia and boron oxide atmospheres, respectively. The effects of the codoping time and temperature on the concentration of the dopants and their functional groups have been extensively investigated. X-ray photoelectron spectroscopy results indicate that pyridinic and BC3 are the main nitrogen and boron functional groups, respectively, in the codoped samples. The oxygen reduction reaction (ORR) properties of the samples have been measured in an alkaline electrolyte and compared with the state-of-the-art Pt/C (20%) electrocatalyst. The results show that the nitrogen/boron codoped graphene nanoribbons with helically unzipped structures (CNx/CBx-GNRs) can compete with the Pt/C (20%) electrocatalyst in all of the key ORR properties: onset potential, exchange current density, four electron pathway selectivity, kinetic current density, and stability. The development of such graphene nanoribbon-based electrocatalyst could be a harbinger of precious metal-free carbon-based nanomaterials for ORR applications.
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 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 ».