Bioinspired Synthesis of Reduced Graphene Oxide-Wrapped <i>Geobacter sulfurreducens</i> as a Hybrid Electrocatalyst for Efficient Oxygen Evolution Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Doping/decorating of graphene or reduced graphene oxide (rGO) with heteroatoms provides a promising route for the development of electrocatalysts which will be useful in many technologies, including water splitting. However, current doping approaches are complicated, not eco-friendly, and not cost-effective. Herein, we report the synthesis of doped/decorated rGO for oxygen evolution reaction (OER) using a simple approach that is cost-effective, sustainable, and easy to scale up. The OER catalyst was derived from the reduction of GO by an exo-electron-transferring bacterium, Geobacter sulfurreducens. Various analytical tools indicate that OER active elements such as Fe, Cu, N, P, and S decorate the rGO flakes. The hybrid catalyst (i.e., Geobacter/rGO) produces a geometric current density of 10 mA cm–2 at an overpotential of 270 mV versus the reversible hydrogen electrode with a Tafel slope of 43 mV dec–1 and possesses high durability, as evidenced through 10 h of stability testing. Electrochemical analyses suggest the importance of Fe and its possible role as an active site for OER. Overall, this work represents a simple approach toward the development of an earth-abundant, eco-friendly, and highly active OER electrocatalyst for various applications such as solar fuel production, rechargeable metal–air batteries, and microbial electrosynthesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».