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Enregistrement W2807175877 · doi:10.1149/ma2018-01/5/640

Non Noble Metal Catalysts for the Oxygen Reduction Reaction from Mixed MOFs

2018· article· en· W2807175877 sur OpenAlexaboutno aff
Jilin Huang, Zhipeng Lin, Yunfeng Zhan, Hui Meng

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisNoble metalPyrolysisNitrogenMetalInorganic chemistryInert gasChemistrySalt (chemistry)Chemical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aiming at reducing the cost of fuel cells, the research of non noble metal catalyst has been a hot topic. Recently the performance of non noble metal catalyst has been improved to a level that is similar with noble metal catalyst, leaving the stability a problem to be resolved. The development of non noble metal catalyst has three stages. The first stage is based on porphyrin or phthalocyanine, where nitrogen and iron are from the same precursor. The catalyst is usually pyrolyzed at 400-1000ºC in inert atmosphere [1];The second stage is characterized by the division of nitrogen and iron precursor, inorganic salt is used as iron precursor and nitrogen containing organic molecular is nitrogen precursor, or inorganic salt is used as iron precursor and NH 3 is nitrogen precursor. Both is pyrolyzed at 400-1000ºC in inert atmosphere[2];The performance of these two kinds of catalysts are poor before the breakthrough made by Pro. Jean-Pol Dodelet from INRS Canada, who improved the MEA performance to 0.26Acm -2 at 0.7V[3]。The performance is then greatly improved at the third stage of non noble metal catalyst, which can be characterized by loading iron salt and nitrogen precursor on MOFs, the pyrolysis is also necessary. The performance of this kind of catalyst is greatly improved. For example the H 2 /O 2 MEA performance of 0.7Acm -2 at 0.7V by Jean-Pol Dodelet[4]; H 2 /O 2 MEA performance of 0.6Acm -2 at 0.7V by Dijia Liu from Argonne National Lab[5]; H 2 /air MEA performance of 0.3Acm -2 at 0.7V by Sanjeev Mukerjee from Northeastern University6]. In this work we report some recent work of our group in the performance of non noble metal catalyst based on mixed MOFs materials. A preliminary result of H 2 /O 2 MEA performance of 0.2Acm -2 at 0.7V is reached, which is improving. Figure (a): The ORR performance of the as prepared non noble metal catalyst in O 2 saturated 0.1M HClO 4 solution at 1600rpm; (b): H 2 /O 2 MEA performance of the as prepared non noble metal catalyst References: Jasinski, R., A New Fuel Cell Cathode Catalyst. Nature, 1964. 201(4925): p. 1212-1213. Jaouen, F., et al., Non-noble electrocatalysts for O-2 reduction: How does heat treatment affect their activity and structure? Part II. Structural changes observed by electron microscopy, Raman, and mass spectroscopy. Journal of Physical Chemistry C, 2007. 111(16): p. 5971-5976. Lefèvre, M., et al., Iron-Based Catalysts with Improved Oxygen Reduction Activity in Polymer Electrolyte Fuel Cells. Science, 2009. 324(5923): p. 71-74. Proietti, E., et al., Iron-based cathode catalyst with enhanced power density in polymer electrolyte membrane fuel cells. Nat Commun, 2011. 2: p. 416. Barkholtz, H.M., et al., Highly Active Non-PGM Catalysts Prepared from Metal Organic Frameworks. Catalysts, 2015. 5(2): p. 955-965. Li, J., et al., Structural and mechanistic basis for the high activity of Fe-N-C catalysts toward oxygen reduction. Energy & Environmental Science, 2016. 9(7): p. 2418-2432.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2018
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