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Enregistrement W2793035106 · doi:10.1002/admi.201701508

Platinum‐Palladium Core–Shell Nanoflower Catalyst with Improved Activity and Excellent Durability for the Oxygen Reduction Reaction

2018· article· en· W2793035106 sur OpenAlexaff
Altamash M. Jauhar, Fathy M. Hassan, Zachary P. Cano, Md Ariful Hoque, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Interfaces · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalladiumCatalysisPlatinumMaterials scienceNanomaterial-based catalystNanoflowerElectrochemistryChemical engineeringGrapheneInorganic chemistryMetalNanotechnologyNanostructureChemistryMetallurgyOrganic chemistryPhysical chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work, highly active and stable platinum–palladium core–shell nanoflowers supported on sulfur‐doped graphene (PtPd‐NF/SG) with a polyol reduction method are synthesized. Platinum is decorated on palladium seeds to form core–shell structured floral petals to improve surface activity and give high electrochemically active surface area and stability. The catalyst is deposited on sulfur‐doped graphene to induce highly favorable catalyst‐support interactions to ensure long‐term electrochemical stability. The specific activity and mass activity of the synthesized core–shell nanocatalysts are 3.2 and 4.7 times higher than commercial Pt/C toward oxygen reduction reaction, respectively. After 10 000 testing cycles, the mass and specific activity of the catalyst is ≈25 and ≈18 times higher than the Pt/C benchmark catalyst, respectively. The enhanced electrochemical activity and excellent stability of PtPd‐NF/SG can be attributed to the 2D core–shell nanoflower structure, weak binding of hydroxyl groups to the platinum metal deposited on palladium, and robust sulfur‐doped graphene support.

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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