Zn‐Based Oxides Anchored to Nitrogen‐Doped Carbon Nanotubes as Efficient Bifunctional Catalysts for Zn‐Air Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Zn−Co oxide (ZnCoOx), Zn−Mn oxide (ZnMnOx), Zn−Mn−Co oxide (ZMCO), and Zn−Co−Fe oxide (ZCFO) nanoparticles were successfully synthesized on nitrogen‐doped carbon nanotubes in a one‐pot process. Porous carbon paper was simultaneously impregnated with the catalysts during synthesis and used as air electrodes for Zn‐air batteries. ZnMnOx/N‐CNT catalysts had the best ORR performance in half‐cell LSV experiments with a more positive onset potential than that of Pt−Ru/C (−0.067 V and −0.078 V vs Hg/HgO, respectively). ZCFO/N‐CNT catalysts had the best activity towards OER among the Zn‐based oxide catalysts in half‐cell linear sweep voltammetry (LSV) testing with an onset potential of 0.62 V vs Hg/HgO. Round‐trip efficiencies from battery rate tests at a current density of 20 mA cm−2 were 55.3 %, 57.5 %, 58.7 %, and 58.3 % for ZnCoOx/N‐CNT, ZnMnOx/N‐CNT, ZMCO/N‐CNT, and ZCFO/N‐CNT, respectively. Bifunctional cycling of the catalysts was done in a homemade Zn‐air battery at a current density of 10 mA cm−2 for 200 cycles. The final round trip efficiencies for ZnCoOx/N‐CNT, ZnMnOx/N‐CNT, ZMCO/N‐CNT, and ZCFO/N‐CNT were 55.8 %, 56.6 %, 54.2 %, and 55.0 %, respectively. All catalysts except ZCFO/N‐CNT compared favorably with Pt−Ru/C in terms of round‐trip efficiency after cycling (55.3 %). Incorporation of Zn into the metal oxide particles showed improved catalytic activity for ZnCoOx/N‐CNT and ZnMnOx/N‐CNT compared with MnOx/N‐CNT and CoOx/N‐CNT catalysts prepared via the same technique.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».