Photoassisted Deposition of Palladium Nanoparticles on Carbon Nitride for Efficient Oxygen Reduction
Notice bibliographique
Résumé
One of the major challenges associated with fuel cells is the design of highly efficient electrocatalysts to reduce the high overpotential of the oxygen reduction reaction (ORR). In this study, a facile photoassisted method was employed for the direct deposition of palladium nanoparticles (Pd NPs) onto graphitic carbon nitride (g-C3N4) for efficient oxygen reduction. The fabricated catalysts were characterized by scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX), X-ray diffraction (XRD), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), thermogravimetric analysis (TGA), and Fourier transmission infrared (FTIR) spectroscopy. The electrocatalytic activity of the prepared catalysts was examined using cyclic voltammetry (CV), linear scan voltammetry (LSV), and chronoamperometry (CA). Our studies have shown that the synthesized Pd-g-C3N4 nanocomposite exhibited robust electrocatalytic behavior toward the ORR in 0.1 M KOH solution, where the desirable four-electron pathway was achieved. This enhanced ORR activity might be attributed to synergetic effects between g-C3N4 and Pd as well as the even dispersion of the small Pd NPs. In addition, the developed catalyst demonstrated a significantly improved tolerance against methanol as well as enhanced stability in comparison to the benchmark commercial platinum-loaded carbon catalysts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».