Synthesis and Electrocatalytic Oxygen Reduction Performance of the Sulfur-Doped Carbon Nanocages
Notice bibliographique
Résumé
The sluggish oxygen reduction reaction (ORR) is the bottleneck in the development of fuel cells, and replacing precious and nondurable Pt catalysts by the material with low cost, high activity and good stability is a main challenge. Car- bon-based metal-free ORR electrocatalysts have become a promising alternative of commercial Pt/C catalyst due to their superior catalytic activity, high stability and low cost. Recent studies revealed that the doping of N, B, P or S atoms could boost the ORR electrocatalytic performance of carbon nanomaterials, and the catalytic activities were highly dependent on the doping elements, amounts and microstructures. In this study, sulfur-doped carbon nanocages (SCNCs) were synthesized by chemical vapor deposition method using in situ generated MgO as template and thiophene/benzene as precursors. The resultant SCNCs possessed high specific surface area of ca. 1000 m 2 •g -1 , abundant pore structure and superior graphitization degree. The X-ray photoelectron spectroscopy result showed sulfur atoms were doped into the carbon framework as the C― S―C moieties. The content of sulfur in the SCNCs was adjusted in the range of 0~3.45 at% by changing the amount of thiophene in the precursor. All the SCNCs samples had comparable specific surface area and similar pore structure. As an electrocatalyst for oxygen reduction reaction (ORR) in alkaline medium, the SCNCs exhibited a sulfur-content-dependent performance. The SCNCs with sulfur content of 0.84 at% demonstrated the optimal ORR performance. With further increas- ing the sulfur content, the ORR performance of the SCNCs gradually degraded and even inferior to that of the pure CNCs when the sulfur content was higher than 1.61 at%. In addition, the SCNCs showed better stability and immunity to methanol crossover than the Pt/C catalyst. This result is suggestive for designing advanced metal-free ORR electrocatalysts by regulat- ing the species and content of dopants and doping microstructures. Keywords carbon nanocages; sulfur doping; oxygen reduction; metal-free; fuel cells
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 ».