Nanocasting SiO2 into metal–organic frameworks imparts dual protection to high-loading Fe single-atom electrocatalysts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Single-atom catalysts (SACs) have sparked broad interest recently while the low metal loading poses a big challenge for further applications. Herein, a dual protection strategy has been developed to give high-content SACs by nanocasting SiO 2 into porphyrinic metal–organic frameworks (MOFs). The pyrolysis of SiO 2 @MOF composite affords single-atom Fe implanted N-doped porous carbon (Fe SA –N–C) with high Fe loading (3.46 wt%). The spatial isolation of Fe atoms centered in porphyrin linkers of MOF sets the first protective barrier to inhibit the Fe agglomeration during pyrolysis. The SiO 2 in MOF provides additional protection by creating thermally stable FeN 4 /SiO 2 interfaces. Thanks to the high-density Fe SA sites, Fe SA –N–C demonstrates excellent oxygen reduction performance in both alkaline and acidic medias. Meanwhile, Fe SA –N–C also exhibits encouraging performance in proton exchange membrane fuel cell, demonstrating great potential for practical application. More far-reaching, this work grants a general synthetic methodology toward high-content SACs (such as Fe SA , Co SA , Ni SA ).
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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) | 0,001 | 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 ».