Novel Cobalt-Doped Ni<sub>0.85</sub>Se Chalcogenides (Co<sub><i>x</i></sub>Ni<sub>0.85–<i>x</i></sub>Se) as High Active and Stable Electrocatalysts for Hydrogen Evolution Reaction in Electrolysis Water Splitting
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, novel cobalt-doped Ni 0.85 Se chalcogenides (Co x Ni 0.85– x Se, x = 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, and 0.4) are successfully synthesized and studied as high active and stable electrocatalysts for hydrogen evolution reaction (HER) in electrolysis water splitting. The morphologies, structures, and composition of these as-prepared catalysts are characterized by X-ray diffraction, X-ray photoelectron spectroscopy, Raman spectroscopy, and transmission electron microscopy. The electrochemical tests, such as linear sweep voltammetry, cyclic voltammetry, electrochemical impedance spectroscopy, and chronoamperometry testing, are performed to evaluate these catalysts’ HER catalytic performance including activity and stability. The results indicate that a suitable doping can result in synergetic effect for increasing the catalytic performance. Among different catalysts, Co 0.1 Ni 0.75 Se shows the highest HER performance. After introducing the reduced graphene oxide (rGO) into this catalyst as the support, the resulted Co 0.1 Ni 0.75 Se/rGO shows even better performance than unsupported Co 0.1 Ni 0.75 Se, which are confirmed by the reduction of HER overpotential of Co 0.1 Ni 0.75 Se/rGO to 103 mV compared to 153 mV of Co 0.1 Ni 0.75 Se at a current density of 10 mA/cm 2, and the smaller Tafel slope (43 mV/dec) and kinetic resistance (21.34 Ω) than those of Co 0.1 Ni 0.75 Se (47 mV/dec, 30.23 Ω). Furthermore, the large electrochemical active surface area and high conductivity of such a Co 0.1 Ni 0.75 Se/rGO catalyst, induced by rGO introduction, are confirmed to be responsible for the 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) | 0,000 | 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 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 ».