Iron- and Nitrogen-Functionalized Graphene Nanosheet and Nanoshell Composites as a Highly Active Electrocatalyst for Oxygen Reduction Reaction
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we develop a simple method to thermally synthesize a nonprecious metal-based nitrogen-doped graphene (NG) electrocatalyst using exfoliated graphene (Ex-G) and urea with varying amounts of iron (Fe) precursor. The morphology and structural features of the synthesized electrocatalyst (Fe-NG) were characterized by SEM and TEM, revealing the existence of graphitic nanoshells that potentially contribute to the ORR activity by providing a higher degree of edge plane exposure. The surface elemental composition of the catalyst was analyzed through XPS, which showed a high content of a total N species (∼8 at. %), indicative of the effective N-doping, present mostly in the form of pyridinic nitrogen groups. The oxygen reduction reaction (ORR) performance of the catalyst was evaluated by rotating disk electrode voltammetry in alkaline electrolyte and in a zinc-air battery cell. Fe-NG demonstrated high onset and half-wave potentials of −0.023 V (vs SCE) and −0.110 V (vs SCE), respectively. This excellent ORR activity is translated into practical zinc-air battery performance capabilities approaching that of commercial platinum-based catalyst.
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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 | 0,000 | 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 ».