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Enregistrement W2999856169 · doi:10.1021/acssuschemeng.9b06767

Hierarchical Chestnut-Burr Like Structure of Copper Cobalt Oxide Electrocatalyst Directly Grown on Ni Foam for Anion Exchange Membrane Water Electrolysis

2020· article· en· W2999856169 sur OpenAlexaff
Yoo Sei Park, Myeong Je Jang, Jaehoon Jeong, Sung‐Min Park, Xiaolei Wang, Min Ho Seo, Sung Mook Choi, Juchan Yang

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKorea Institute of Materials Science
Mots-clésElectrocatalystElectrolysisMaterials scienceChemical engineeringOxygen evolutionCurrent collectorElectrolyteCobalt oxideNanoporeNanotechnologyElectrodeIon exchangeCopperOxideElectrochemistryChemistryMetallurgyIonOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uniquely nanostructured CuCo2O4 is presented as an electrocatalyst for oxygen evolution reactions (OER). CuCo2O4 particles in a chestnut-burr-like shape (CCO*, where ∗ = chestnut burr) were hydrothermally synthesized around fibers of Ni foam substrates as current collectors. Chestnut burrs 4 μm on average had thorns consisting of less than five threads. Each thread was made of a consecutive array of nanobeads less than 10 nm. Nanovoids or nanopores were found between nanobeads. The chestnut-burr structure of CCO* allowed IrO2-overwhelming OER activity. By using the hierarchically nanostructured electrocatalyst directly grown on current collectors without binders and conducting agents, high performances of anion exchange membrane (AEM) electrolysis was demonstrated. Three merits of the electrode architecture were emphasized. First, mass transfer pathways for reactants and products were secured in a microscale between thorns and in a nanoscale between nanobeads. Second, more active sites were exposed to electrolytes in the hierarchical structure. Third, direct growth of active materials on conductive substrates improved adhesion and electrical conduction.

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 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations76
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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