Highly Efficient Low-Pt-Based Electrocatalysts with Pt Single-Atom Active Sites for Oxygen Reduction Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Platinum (Pt) has been preferred as the most viable catalytic material to accelerate the sluggish oxygen reduction reaction (ORR) in proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) 1,2 . However, the scarcity of Pt on earth makes it expensive, resulting in a concomitantly high cost for the commercial implementation of fuel cells. In this respect, significant efforts have been made worldwide to reduce Pt loading while retaining and even improving their high catalytic performance of Pt-based ORR electrocatalysts 3,4 . One of the effective approaches to improve the utilization efficiency of Pt atoms is to reduce the size of Pt nanoparticles to clusters or even to single atoms. Smaller Pt particles have higher fraction of low-coordinated surface Pt atoms which can be directly involved in the ORR process 5-7 . Herein, based on nitrogen-doped active carbon (Black Pearls 2000, denoted as NBP), a carbon-supported highly dispersed Pt nanocatalyst (Pt 1 @Pt/NBP) with low Pt content of 4.96 wt.% was prepared simply using a mild hydrothermal method. Results of electrochemical measurement and physical characterization reveal that, a large number of atomically dispersed Pt sites (Fig.1a) can remarkably enhance the ORR activity of Pt 1 @Pt/NBP electrocatalysts with a higher half-wave potential ( E 1/2 = 0.827 V) than that of Pt/BP (Fig.1b, E 1/2 = 0.791 V) , commercial Pt/C (Fig.1c, E 1/2 = 0.811 V) and the previously reported Pt 1 -N /BP catalysts 6 . This novel low-Pt electrocatalysts can be one of the promising alternatives to traditional Pt-based catalysts for the application in PEMFCs with its exceedingly improved Pt utilization and superhigh performance. Acknowledgements Work was funded by the national research foundation of Korea Grant, Korean government (MSIT) (NRF-2019M3D1A1079297) References (1)Steele, B. C. H.; Heinzel, A. Nature 2001, 414, 345. (2)Wang, Y.-J.; Zhao, N.; Fang, B.; Li, H.; Bi, X. T.; Wang, H. Chemical Reviews 2015, 115, 3433. (3)Stamenkovic, V. R.; Fowler, B.; Mun, B. S.; Wang, G.; Ross, P. N.; Lucas, C. A.; Markovic, N. M. Science 2007, 315, 493. (4)Huang, X.; Zhao, Z.; Cao, L.; Chen, Y.; Zhu, E.; Lin, Z.; Li, M.; Yan, A.; Zettl, A.; Wang, Y. M.; Duan, X.; Mueller, T.; Huang, Y. Science 2015, 348, 1230. (5)Cheng, H.; Cao, Z.; Chen, Z.; Zhao, M.; Xie, M.; Lyu, Z.; Zhu, Z.; Chi, M.; Xia, Y. Nano Letters 2019, 19, 4997. (6)Liu, J.; Jiao, M.; Lu, L.; Barkholtz, H. M.; Li, Y.; Wang, Y.; Jiang, L.; Wu, Z.; Liu, D.-j.; Zhuang, L.; Ma, C.; Zeng, J.; Zhang, B.; Su, D.; Song, P.; Xing, W.; Xu, W.; Wang, Y.; Jiang, Z.; Sun, G. nature commonications 2017, 8, 15938. (7)Zhang, H.; An, P.; Zhou, W.; Guan, B. Y.; Zhang, P.; Dong, J.; Lou, X. W. Science Advances 2018, 4, eaao6657. Figure 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».