Recent Progress on MOF-Derived Nanomaterials as Advanced Electrocatalysts in Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Developing a low cost, highly active and durable cathode material is a high-priority research direction toward the commercialization of low-temperature fuel cells. However, the high cost and low stability of useable materials remain a considerable challenge for the widespread adoption of fuel cell energy conversion devices. The electrochemical performance of fuel cells is still largely hindered by the high loading of noble metal catalyst (Pt/Pt alloy) at the cathode, which is necessary to facilitate the inherently sluggish oxygen reduction reaction (ORR). Under these circumstances, the exploration of alternatives to replace expensive Pt-alloy for constructing highly efficient non-noble metal catalysts has been studied intensively and received great interest. Metal–organic frameworks (MOFs) a novel type of porous crystalline materials, have revealed potential application in the field of clean energy and demonstrated a number of advantages owing to their accessible high surface area, permanent porosity, and abundant metal/organic species. Recently, newly emerging MOFs materials have been used as templates and/or precursors to fabricate porous carbon and related functional nanomaterials, which exhibit excellent catalytic activities toward ORR or oxygen evolution reaction (OER). In this review, recent advances in the use of MOF-derived functional nanomaterials as efficient electrocatalysts in fuel cells are summarized. Particularly, we focus on the rational design and synthesis of highly active and stable porous carbon-based electrocatalysts with various nanostructures by using the advantages of MOFs precursors. Finally, further understanding and development, future trends, and prospects of advanced MOF-derived nanomaterials for more promising applications of clean energy are presented.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».