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Enregistrement W2016188060 · doi:10.1021/acsami.5b01067

Boron/Nitrogen Co-Doped Helically Unzipped Multiwalled Carbon Nanotubes as Efficient Electrocatalyst for Oxygen Reduction

2015· article· en· W2016188060 sur OpenAlexafffund
Alireza Zehtab Yazdi, Huilong Fei, Ruquan Ye, Gunuk Wang, James M. Tour, Uttandaraman Sundararaj

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAir Force Office of Scientific ResearchAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésElectrocatalystMaterials scienceGrapheneOxideBoronCarbon nanotubeDopantChemical engineeringInorganic chemistryNanotechnologyDopingElectrochemistryElectrodeChemistryOrganic chemistryMetallurgyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations92
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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