Carbon‐Quantum‐Dots‐Loaded Ruthenium Nanoparticles as an Efficient Electrocatalyst for Hydrogen Production in Alkaline Media
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Highly active, stable, and cheap Pt‐free catalysts for the hydrogen evolution reaction (HER) are facing increasing demand as a result of their potential use in future energy‐conversion systems. However, the development of HER electrocatalysts with Pt‐like or even superior activity, in particular ones that can function under alkaline conditions, remains a significant challenge. Here, the synthesis of a novel carbon‐loaded ruthenium nanoparticle electrocatalyst (Ru@CQDs) for the HER, using carbon quantum dots (CQDs), is reported. Electrochemical tests reveal that, even under extremely alkaline conditions (1 m KOH), the as‐formed Ru@CQDs exhibits excellent catalytic behavior with an onset overpotential of 0 mV, a Tafel slope of 47 mV decade−1, and good durability. Most importantly, it only requires an overpotential of 10 mV to achieve the current density of 10 mA cm−2. Such catalytic characteristics are superior to the current commercial Pt/C and most noble metals, non‐noble metals, and nonmetallic catalysts under basic conditions. These findings open a new field for the application of CQDs and add to the growing family of metal@CQDs with high HER performance.
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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 | 0,000 | 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 ».