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Enregistrement W2613030675 · doi:10.1021/acssuschemeng.7b00655

Self-Assembly Synthesis of Cobalt- and Nitrogen-Coembedded Trumpet Flower-Like Porous Carbons for Catalytic Oxygen Reduction in Alkaline and Acidic Media

2017· article· en· W2613030675 sur OpenAlexaff
Hao Jiang, Yisi Liu, Jiayu Hao, Yanqiu Wang, Wenzhang Li, Jie Li

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisCobaltMelamineNitrogenMethanolPyrolysisCarbon fibersChemistryOxygenInorganic chemistryOxygen reductionChemical engineeringPorosityMaterials scienceOrganic chemistryElectrochemistryElectrodeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing highly cost-effective catalysts for an oxygen reduction reaction (ORR) in fuel cells is highly significant but still full of challenges. In this work, cobalt- and nitrogen-coembedded three-dimensional (3D) trumpet flower-like porous carbons (CoNC) have been prepared by a simple two-step self-assembly technique, using carbon quantum dots (CQDs) as the carbon precursor and a supermolecular gel of self-assembled melamine and Co 2+ ions as the nitrogen and cobalt sources. The resultant CoNC catalysts possess unique 3D trumpet flower-like structures, efficient charge transfer ability, and abundant Co–N x active sites. As a catalyst for ORR, the optimized CoNC-800 (pyrolyzed at 800 °C) exhibits efficient electrocatalytic activities, longer-term stability, and strong endurance to methanol both in acidic and alkaline media. It can be worked as a prospective substitute for a commercial Pt/C catalyst for ORR in the widespread implementation of fuel cells.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations62
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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