Development and Simulation of Sulfur‐doped Graphene Supported Platinum with Exemplary Stability and Activity Towards Oxygen Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Sulfur‐doped graphene (SG) is prepared by a thermal shock/quench anneal process and investigated as a unique Pt nanoparticle support (Pt/SG) for the oxygen reduction reaction (ORR). Particularly, SG is found to induce highly favorable catalyst‐support interactions, resulting in excellent half‐cell based ORR activity of 139 mA mgPt −1 at 0.9 V vs RHE, significant improvements over commercial Pt/C (121 mA mgPt −1) and Pt‐graphene (Pt/G, 101 mA mgPt −1). Pt/SG also demonstrates unprecedented stability, maintaining 87% of its electrochemically active surface area following accelerated degradation testing. Furthermore, a majority of ORR activity is maintained, providing 108 mA mgPt −1, a remarkable 171% improvement over Pt/C (39.8 mA mgPt −1) and an 89% improvement over Pt/G (57.0 mA mgPt −1). Computational simulations highlight that the interactions between Pt and graphene are enhanced significantly by sulfur doping, leading to a tethering effect that can explain the outstanding electrochemical stability. Furthermore, sulfur dopants result in a downshift of the platinum d‐band center, explaining the excellent ORR activity and rendering SG as a new and highly promising class of catalyst supports for electrochemical energy technologies such as fuel cells.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».