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Enregistrement W3013429761 · doi:10.1002/cnma.202000124

Polymer Entrapment Flash Pyrolysis for the Preparation of Nanoscale Iridium‐Free Oxygen Evolution Electrocatalysts

2020· article· en· W3013429761 sur OpenAlexfundno aff
Pei‐Chieh Shih, Cheng Zhang, Harshit Raheja, Cheng‐Jun Sun, Hong Yang

Notice bibliographique

RevueChemNanoMat · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNuclear materials and radiation effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignDivision of Materials ResearchOffice of ScienceCanadian Light SourceUniversity of Illinois SystemU.S. Department of Energy
Mots-clésOverpotentialMaterials scienceNanocrystalline materialCatalysisChemical engineeringElectrocatalystX-ray absorption spectroscopyOxygen evolutionOxideInorganic chemistryNanotechnologyElectrochemistryAbsorption spectroscopyChemistryMetallurgyPhysical chemistryOrganic chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes the use of a new polymer entrapment flash pyrolysis (PEFP) method for making nanoscale yttrium ruthenate (Y2Ru2O7‐δ) electrocatalysts. This approach effectively reduced the synthesis temperature of phase‐pure pyrochlore catalysts from 1000 °C to 550 °C, and greatly suppressed the sintering of catalyst particles. The supported nanocrystalline Y2Ru2O7‐δ catalysts showed enhanced activity towards oxygen evolution reaction (OER) in acidic electrolyte and were stable at 1.50 V for the comparative study (>20 h) under the current density of 10 mA/cm2geo in chronopotentiometry testing. This is equivalent to an overpotential value of 270 mV, about half of that of the reference IrO2 catalyst. X‐ray absorption spectroscopy (XAS) and transmission electron microscopy (TEM) analysis showed that the high‐surface‐area Y2Ru2O7‐δ catalyst had an oxygen‐deficient structure. This study provides a route to the synthesis of fine ceramic (or oxide)‐based electrocatalysts for making high‐performing electrocatalysts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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