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Enregistrement W2888816235 · doi:10.1002/anie.201808825

A Porous Pyrochlore Y<sub>2</sub>[Ru<sub>1.6</sub>Y<sub>0.4</sub>]O<sub>7–<i>δ</i></sub> Electrocatalyst for Enhanced Performance towards the Oxygen Evolution Reaction in Acidic Media

2018· article· en· W2888816235 sur OpenAlexfundno aff
Jaemin Kim, Pei‐Chieh Shih, Yao Qin, Zaid Al‐Bardan, Cheng‐Jun Sun, Hong Yang

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryDivision of Materials ResearchOffice of ScienceUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignCanadian Light SourceChina Scholarship CouncilAdvanced Photon SciencesU.S. Department of Energy
Mots-clésElectrocatalystPyrochloreOxygen evolutionPerchloric acidMaterials scienceOxideElectrochemistryCatalysisYttriumPorosityRuthenium oxideOxygenInorganic chemistryChemical engineeringElectrodePhysical chemistryChemistryPhase (matter)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A robust porous structure is often needed for practical applications in electrochemical devices, such as fuel cells, batteries, and electrolyzers. While templating approach is useful for the preparation of porous materials in general, it is not effective for the synthesis of oxide‐based electrocatalysts owing to the chemical instability of disordered porous materials thus created. Now the synthesis of phase‐pure porous yttrium ruthenate pyrochlore oxide using an unconventional porogen of perchloric acid is presented. The lattice oxygen defects are formed by the mixed‐valence state of Ru4+/5+ through the partial substitution of Ru4+ with Y3+ cations, leading to the formation of mixed B‐site Y2[Ru1.6Y0.4]O7−δ. This porous Y2[Ru1.6Y0.4]O7−δ electrocatalyst exhibits a turnover frequency (TOF) of 560 s−1 (at 1.5 V versus RHE) for the oxygen evolution reaction, which is two orders of magnitude higher than that of the RuO2 reference catalyst (5.41 s−1).

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 seuil0,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations173
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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