Hollow Multivoid Nanocuboids Derived from Ternary Ni–Co–Fe Prussian Blue Analog for Dual‐Electrocatalysis of Oxygen and Hydrogen Evolution Reactions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogen generation from electrochemical water‐splitting is an attractive technology for clean and efficient energy conversion and storage, but it requires efficient and robust non‐noble electrocatalysts for hydrogen and oxygen evolution reactions (HER and OER). Nonprecious transition metal–organic frameworks (MOFs) are one of the most promising precursors for developing advanced functional catalysts with high porosity and structural rigidity. Herein, a new transition metal‐based hollow multivoid nanocuboidal catalyst synthesized from a ternary Ni–Co–Fe (NCF)‐MOF precursor is rationally designed to produce dual‐functionality toward OER and HER. Differing ion exchanging rates of the ternary transition metals within the prussian blue analog MOF precursor are exploited to produce interconnected internal voids, heteroatom doping, and a favorably tuned electronic structure. This design strategy significantly increases active surface area and pathways for mass transport, resulting in excellent electroactivities toward OER and HER, which are competitive with recently reported single‐function nonprecious catalysts. Moreover, outstanding electrochemical durability is realized due to the unique rigid and interconnected porous structure which considerably retains initial rapid charge transfer and mass transport of active species. The MOF‐based material design strategy demonstrated here exemplifies a novel and versatile approach to developing non‐noble electrocatalysts with high activity and durability for advanced electrochemical water‐splitting systems.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle