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Enregistrement W2939362103 · doi:10.1002/chem.201901215

Benchmarking Three Ruthenium Phosphide Phases for Electrocatalysis of the Hydrogen Evolution Reaction: Experimental and Theoretical Insights

2019· article· en· W2939362103 sur OpenAlexaff
Tingting Liu, Jianmei Wang, Changyin Zhong, Shiyu Lu, Wenrong Yang, Jian Liu, Weihua Hu, Chang Ming Li

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésPhosphideRutheniumOverpotentialGrapheneElectrocatalystElectrochemistryMaterials scienceHydrogenCatalysisChemical engineeringInorganic chemistryNanotechnologyChemistryPhysical chemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The outstanding electrocatalytic activity of ruthenium (Ru) phosphides toward the hydrogen evolution reaction (HER) has received wide attention. However, the effect of the Ru phosphide phase on the HER performance remains unclear. Herein, a two‐step method was developed to synthesize nanoparticles of three types of Ru phosphides, namely, Ru 2 P, RuP, and RuP 2 , with similar morphology, dimensions, loading density, and electrochemical surface area on graphene nanosheets by simply controlling the dosage of phytic acid as P source. Electrochemical tests revealed that Ru 2 P/graphene shows the highest intrinsic HER activity, followed by RuP/graphene and RuP 2 /graphene. Ru 2 P/graphene affords a current density of 10 mA cm −2 at an overpotential of 18 mV in acid media. Theoretical calculations further showed that P‐deficient Ru 2 P has a lower free energy of hydrogen adsorption on the surface than other two, P‐rich Ru phosphides (RuP, RuP 2 ), which confirms the excellent intrinsic HER activity of Ru 2 P and is consistent with experiment results. The work reveals for the first time a clear trend of HER activity among three Ru phosphide phases.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations54
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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