Nitrogen Doping on Carbon Paper Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
Carbon papers are widely used as electrode materials for electrochemical applications, include but not limited to; flow batteries, fuel cells, supercapacitors, sensors, and bioelectrochemical systems. In order to increase the hydrophilicity of carbon paper, and hence improve the electrochemical properties, one of the common approaches is to incorporate oxygen containing functional groups when heating in air at relatively elevated temperature, resulting in increases of the wetting properties of carbon paper and improve the electrochemical performance. As our work demonstrate here, this approach is not ideal, especially when dealing with electrochemical system that contain high acid concentration or are sensitive to hydrogen peroxide production from oxygen reduction. We provided here a simple alternative approach via a pre-physiochemical treatment to successfully prepare a nitrogen-doped carbon paper that reduces the in-situ H2O2 production and at the same time, remarkably increases the electrochemical activity of the electrode. Characterisation using Raman spectroscopy for the prepared N-doped graphite paper indicates higher defects in structure that fit well with XPS and BET analyses and provide explanation of many interfacial charge transfer observations. For example, VO2 +/VO2+ and [Fe(CN)6]4−/3− redox couples show with the N-doped carbon paper a superior catalytic activity compared to other preheated or bare carbon papers could be obtained. Thus, the prepared N-doped carbon paper, can provide alternative promising electrode material which is suitable for higher efficiency for various electrochemical applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».