Tridoped Reduced Graphene Oxide as a Metal‐Free Catalyst for Oxygen Reduction Reaction Demonstrated in Acidic and Alkaline Polymer Electrolyte Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Recently, it has been demonstrated that doping of graphene by elements such as N, S, or F creates active sites for the oxygen reduction reaction (ORR). This results from bond polarization caused by the difference in electronegativity between heteroatom dopants and carbon, and/or the presence of defects within the graphene lattice. In this work, fluorine, nitrogen, and sulfur tridoped reduced graphene oxide (F,N,S‐rGO) is designed to combine these catalytically active sites. F,N,S‐rGO can be inexpensively synthesized by a facile and scalable route involving pyrolysis at 600 °C of sulfur‐doped rGO in the presence of Nafion and dimethyl formamide (DMF). The pyrolysis of Nafion and DMF provides F• and N• radicals which serve as doping agents. Rotating disk electrode investigations reveal the ORR catalytic activities of F,N,S‐rGO in both acidic and alkaline media, which are consistent with the real performances of the respective polymer electrolyte fuel cells (PEFCs). Maximum power densities of 14 and 46 mW cm−2 are obtained for the acidic and alkaline PEFCs, respectively, using F,N,S‐rGO as ORR catalysts. To the best of knowledge, this is the first report on the synthesis of F,N,S tridoped rGO and on its ORR activity in both acidic and alkaline PEFCs.
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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 ».