Iron‐ and Nitrogen‐Doped Graphene‐Based Catalysts for Fuel Cell Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A simple synthesis method was used to prepare an active oxygen reduction reaction (ORR) electrocatalyst based on iron and nitrogen co‐doped graphene for polymer electrolyte fuel cell applications. For the synthesis of the ORR catalysts, two different graphene‐based materials, commercially available graphene (Gra) and graphene oxide (GO), were used as the carbon substrates. The half‐cell experiments conducted by using the rotating disc electrode (RDE) method revealed that Fe−N−Gra showed much higher ORR electrocatalytic activity than Fe−N−GO in alkaline medium. This is attributed to the higher surface area, micro‐/mesoporous nature and larger amount of Fe‐Nx/amine moieties present in Fe−N−Gra compared to Fe−N−GO, as shown by different physicochemical methods. Almost half of the iron was confirmed to be in highly active Fe‐Nx form by 57Fe Mössbauer spectroscopy. Thus, the Fe−N−Gra as ORR catalyst was further selected to apply this for both proton exchange membrane (PEM) and anion exchange membrane (AEM) fuel cell tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».