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Enregistrement W3025195370 · doi:10.1149/ma2020-01371566mtgabs

The Role of Activation Process on Perovskites-Type Oxides As Electrocatalysts for Oxygen Evolution Reaction

2020· article· en· W3025195370 sur OpenAlexaff
José G. Rivera, Francesca Deganello, G. Orozco, Ana C. Tavares

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverpotentialOxygen evolutionElectrocatalystOxidePerovskite (structure)Materials scienceElectrochemistryCatalysisInorganic chemistryPolarization (electrochemistry)Chemical engineeringCyclic voltammetryChemistryElectrodePhysical chemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxygen evolution reaction (OER) is one of the most extensively studied electrochemical reactions. This reaction is of paramount importance in the development of electrochemical technologies such metal-air batteries and electrolyzers. OER is thermodynamically unfavorable and a large overpotential is required to drive the reaction at a rate of practical interest 1 . Therefore, the development of efficient, durable and low-cost electrocatalysts is necessary. Perovskite-type oxides of the general formula ABO 3 are one of the most promising class of materials for this application 2 . The perovskite structure is able to accommodate a large variety of dopant ions which provides high flexibility in shaping their physical-chemical properties and catalytic activity 3,4 . The OER activity of perovskite catalysts is usually evaluated in the form of a composite thin film (carbon black + perovskite + binder) on a rotating disk electrode (RDE). Carbon is added to increase the conductivity of the catalyst layer, but it can also promote the OER activity of the oxide through a synergic effect 5 . However, a wide variety of formulations and oxide loading have been used, making it difficult to compare results between works. The protocol to evaluate the OER activity for an electrocatalyst usually involves: i) conditioning of the electrode by cyclic voltammetry, ii) determination of the electrochemical surface area (ECSA) and iii) recording the OER polarization curves 6,7 . However, in the literature there is lack of information about the influence of the history of the electrodes on the OER activity of the perovskite oxide catalysts 7 . Here, we present a specific study on the OER activity of La 0.5 Sr 0.5 Co 0.8 Fe 0.2 O 3- δ perovskite electrocatalyst prepared by solution combustion synthesis, in which the effect of the conditioning of the thin film electrode on the activity towards OER are evaluated. Figure 1 shows the OER polarization curves for a fresh electrode (FE) and for an activated electrode (AE). Compared with FE, the AE shows a better wettability by the electrolyte, higher voltammetric charge under the peaks associated with the Co 3+ species and an increase of the OER current at 1.7 V by 117%. The Co 3+ ions occupy the B-sites of the perovskite structure which are the active sites for the OER. The conditions and reasons leading to more active sites, resulting in higher current densities will be discussed in detail. Figure 1. Polarization curves of a fresh and activated electrode in 0.1 M KOH at 0.5 mVs -1 and 1600 rpm. Inset: cyclic voltammograms showing the presence of cobalt redox peaks between 1.0 and 1.4 V vs RHE. The enhancement on the OER activity and wettability of the electrode is correlated with a higher voltammetric charge under the redox peaks. References 1. I. Katsounaros, S. Cherevko, A. R. Zeradjanin, and K. J. J. Mayrhofer, Angew. Chemie - Int. Ed. , 53 , 102–121 (2014). 2. S. Gupta et al., Chem. - An Asian J. , 11 , 10–21 (2016). 3. J. Suntivich et al., Nat. Chem. , 3 , 546–550 (2011). 4. J. Suntivich, K. J. May, H. A. Gasteiger, J. B. Goodenough, and Y. Shao-Horn, Science (80-. ). , 334 , 1383–1385 (2011). 5. R. Mohamed et al., J. Electrochem. Soc. , 162 , F579–F586 (2015). 6. F. Deganello et al., ACS Appl. Energy Mater. , 1 , 2565–2575 (2018). 7. G. Li, L. Anderson, Y. Chen, M. Pan, and P. Y. Abel Chuang, Sustain. Energy Fuels , 2 , 237–251 (2018). Figure 1

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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