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Enregistrement W2978179879 · doi:10.1007/s41918-019-00052-4

Recent Progresses in Oxygen Reduction Reaction Electrocatalysts for Electrochemical Energy Applications

2019· article· en· W2978179879 sur OpenAlexaff
Yahao Li, Qingyu Li, Hongqiang Wang, Lei Zhang, David P. Wilkinson, Jiujun Zhang

Notice bibliographique

RevueElectrochemical Energy Reviews · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisElectrochemistryOxygen reduction reactionCathodeElectrochemical energy conversionPrecious metalFuel cellsNanotechnologyEnergy storageMaterials scienceChemical engineeringChemistryElectrodePower (physics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Electrochemical energy storage systems such as fuel cells and metal–air batteries can be used as clean power sources for electric vehicles. In these systems, one necessary reaction at the cathode is the catalysis of oxygen reduction reaction (ORR), which is the rate-determining factor affecting overall system performance. Therefore, to increase the rate of ORR for enhanced system performances, efficient electrocatalysts are essential. And although ORR electrocatalysts have been intensively explored and developed, significant breakthroughs have yet been achieved in terms of catalytic activity, stability, cost and associated electrochemical system performance. Based on this, this review will comprehensively present the recent progresses of ORR electrocatalysts, including precious metal catalysts, non-precious metal catalysts, single-atom catalysts and metal-free catalysts. In addition, major technical challenges are analyzed and possible future research directions to overcome these challenges are proposed to facilitate further research and development toward practical application. Graphic Abstract

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations251
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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