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Enregistrement W2740568941 · doi:10.1021/jacs.7b06808

High-Performance Pyrochlore-Type Yttrium Ruthenate Electrocatalyst for Oxygen Evolution Reaction in Acidic Media

2017· article· en· W2740568941 sur OpenAlexfundno aff
Jaemin Kim, Pei-Chieh Shih, Kai‐Chieh Tsao, Yung‐Tin Pan, Xi Yin, Cheng-Jun Sun, Hong Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignCanadian Light SourceU.S. Department of Energy
Mots-clésOverpotentialChemistryElectrocatalystPyrochloreOxygen evolutionYttriumInorganic chemistryWater splittingXANESCatalysisElectrochemistryOxidePhysical chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Development of acid-stable electrocatalysts with low overpotential for oxygen evolution reaction (OER) is a major challenge to produce hydrogen directly from water. We report in this paper a pyrochlore yttrium ruthenate (Y2Ru2O7−δ) electrocatalyst that has significantly enhanced performance toward OER in acid media over the best-known catalysts, with an onset overpotential of 190 mV and high stability in 0.1 M perchloric acid solution. X-ray absorption near-edge structure (XANES) indicates Y2Ru2O7−δ electrocatalyst had a low valence state that favors the high OER activity. Density functional theory (DFT) calculation shows this pyrochlore has lower band center energy for the overlap between Ru 4d and O 2p orbitals and is therefore more stable Ru–O bond than RuO2, highlighting the effect of yttrium on the enhancement in stability. The Y2Ru2O7−δ pyrochlore is also free of expensive iridium metal and thus is a cost-effective candidate for practical applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations494
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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