A Review of Graphene‐Based Nanostructural Materials for Both Catalyst Supports and Metal‐Free Catalysts in PEM Fuel Cell Oxygen Reduction Reactions
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive overview and description of graphene‐based nanomaterials explored in recent years for catalyst supports and metal‐free catalysts for polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell oxygen reduction reactions (ORR) is presented. The catalyst material structures/morphologies, material selection, and design for synthesis, catalytic performance, catalytic mechanisms, and theoretical approaches for catalyst down‐selection and catalyzed ORR mechanisms are emphasized with respect to the performance of ORR catalysts in terms of both activity and stability. When graphene‐based materials, including graphene and doped graphene, are used as the supporting materials for both Pt/Pt alloy catalysts and non‐precious metal catalyst, the resulting ORR catalysts can give superior catalyst activity and stability compared to those of conventional carbon‐supported catalysts; when they are used as metal‐free ORR catalysts, significant catalytic activity and stability are observed. The nitrogen‐doped graphene materials even show superior performance compared to supported metal catalysts. Challenges including the lack of material mass production, unoptimized catalyst structure/morphology, insufficient fundamental understanding, and testing tools/protocols for performance optimization and validation are identified, and approaches to address these challenges are suggested.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».