Nanostructured Electrocatalysts for Energy and Environmental Applications
Notice bibliographique
Résumé
This presentation will include two parts. In the first part, I will focus on our recent work on designing various novel Pt nanostructures as electrocatalysts for PEM fuel cells (PEMFCs). The short life-time and high cost of Pt catalyst are the main obstacles for the commercialization of PEMFCs. It is well accepted that the catalytic activity and durability of Pt catalysts are highly dependent on their morphology, and therefore the exploration of novel Pt nanostructures has become an area of considerable interest. To date, most studies have mainly focused on 0D nanoparticles of Pt. Very recently, 1D structures of Pt, such as nanowires (NWs), have emerged as a new type of promising fuel cell catalyst, exhibiting much enhanced performance compared to the commercially-used Pt/C nanoparticle catalysts. Here, I will systematically introduce our recent work on the green chemistry synthesis of 1D Pt NWs and their use as highly efficient electrocatalysts for PEMFCs. Specifically: (i) A facile method to synthesize Pt NWs (4 nm in diameter), which exhibit 3-times better activity and 5-fold better durability, for ORR, than the state-of-the-art commercial catalyst made of Pt nanoparticles; 1-3 (ii) PtNWs on Sn@CNT nanocable 3D electrodes; 4 (iii) Diameter control of Pt NWs grown on CNTs and N-doped CNTs; (iv) some very recent results will be presented as well. In the second part, I will report our recent work on waste water treatment. Environmental pollution is a global menace, and its magnitude is increasing day-by-day due to urbanization, heavy industrialization and the changing lifestyles of people. The demand for hydrogen peroxide (H 2 O 2 ) is booming since it is considered as one of the most environmentally friendly and versatile chemical oxidants available and has a wide range of applications, especially in waste water treatment (degradation of organic pollutants). In-situ generation of H 2 O 2 has attracted a growing interest since it avoids the cost and risks involved in the transportation and handling of concentrated H 2 O 2 . We developed a simple method to prepare two types of catalysts: Fe 3 O 4 /Printex and Fe 3 O 4 /graphene, which show promising activity for ORR in alkaline medium to generate H 2 O 2 . Further, both catalysts show excellent durability, and even more, the activity of Fe 3 O 4 /graphene increased after several hours durability test. These catalysts hold very promising potential applications in waste water treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».