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Enregistrement W2914258408 · doi:10.1021/acsaem.8b01777

Superior Performance of Ag over Pt for Hydrogen Evolution Reaction in Water Electrolysis under High Overpotentials

2019· article· en· W2914258408 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACS Applied Energy Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensSiemens (Canada)
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilSiemens
Mots-clésElectrolysisCatalysisElectrolysis of waterNoble metalHydrogen productionRenewable energyWater splittingMaterials scienceChemical engineeringPower to gasHydrogenPlatinumMetalChemistryNanotechnologyMetallurgyPhysical chemistryElectrodeElectrolyteEngineeringElectrical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a substantial research effort worldwide to develop non-noble metal catalysts in electrolyzers for H2 production from renewable energy sources. Pt catalysts are found to display the highest hydrogen evolution reaction (HER) activity under typical experimental conditions with relatively low acidity and overpotentials. However, it is noted that catalytic activity is highly dependent on acidity and applied potential used. In real practice of a high workload electrolyzer, high acidity and large negative potentials are required to optimize the HER activity. We hereby report that inexpensive silver catalysts, particularly the cubic form of silver nanoparticles, can clearly exhibit superior HER activity over Pt with a different rate-determining step in an electrolyzer when such conditions are reached. This is attributed to the weaker Ag–H bond at the surface than Pt–H which is more favorable for H recombination to form H2. It is thus believed that this study provides new insights into designing economical and highly efficient catalysts that can replace the expensive noble metal analogues in a working electrolyzer.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · 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