Electrocatalytic Oxygen Reduction Performance of Silver Nanoparticle Decorated Electrochemically Exfoliated Graphene
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a potentiostatic double-pulse technique for silver nanoparticle (Ag NP) deposition on graphene (GRn) with superior electronic and ionic conductivity. This approach yielded a two-dimensional electrocatalyst with a homogeneous Ag NP spatial distribution having remarkable performance in the oxygen reduction reaction (ORR). GRn sheets were reproducibly prepared by the electrochemical exfoliation of graphite (GRp) at high yield and purity with a low degree of oxidation. Polystyrenesulfonate added during exfoliation enhanced the stability of the GRn solution by preventing the restacking of the graphene sheets and increased its ionic conductivity. The potentiostatic double-pulse technique is generally used to electrodeposit Pt nanoparticles and remains challenging for silver metal that exhibits nucleation and growth potentials relatively close to each other. We judiciously exploited this narrow margin of potential, and for the first time we report Ag NP electrodeposited onto graphene with the subsequent ability to control both the density and the size of metallic nanoparticles. Considering the high activity along with the lower cost of Ag compared to Pt, these findings are highly relevant to the successful commercialization of fuel cells and other electrochemical energy devices.
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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 ».