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Enregistrement W2471642511 · doi:10.1039/c6cp04132a

A rational synthesis of hierarchically porous, N-doped carbon from Mg-based MOFs: understanding the link between nitrogen content and oxygen reduction electrocatalysis

2016· article· en· W2471642511 sur OpenAlexfundno aff
David Eisenberg, Wowa Stroek, Norbert J. Geels, Stefania Tanase, Marilena Ferbinţeanu, Simon J. Teat, P. Mettraux, Ning Yan, Gadi Rothenberg

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneOffice of ScienceUniversity of AlbertaU.S. Department of Energy
Mots-clésElectrocatalystCarbon fibersNitrogenPyrolysisOxygenYield (engineering)ChemistryMetalCounterionInorganic chemistryPorosityOxygen reductionChemical engineeringMaterials scienceElectrochemistryOrganic chemistryElectrodeComposite numberIonPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Controlled mixtures of novel Mg-based metal-organic frameworks (MOFs) were prepared, with H(+) or K(+) as counterions. A linear relation was found between synthesis pH and K/H ratio in the resultant mixture, establishing the tunability of the synthesis. Upon pyrolysis, these precursor mixtures yield nitrogen-doped, hierarchically porous carbons, which have good activity towards the oxygen reduction reaction (ORR) at pH 13. The nitrogen content varies significantly along the homologous carbon series (>400%, 1.3 at% to 5.7 at%), to a much greater extent than microstructural parameters such as surface area and graphitization. This allows us to isolate the positive correlation between nitrogen content and electrocatalytic oxygen reduction ORR activity in this class of metal-free, N-doped, porous carbons.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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