MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3036377937 · doi:10.1002/adfm.202003321

Catalyst Design for Electrochemical Oxygen Reduction toward Hydrogen Peroxide

2020· article· en· W3036377937 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesShanghai Jiao Tong UniversityRice University
Mots-clésElectrocatalystCatalysisMaterials scienceHydrogen peroxideCathodic protectionElectrochemistryCarbon fibersNanotechnologyHeteroatomChemical engineeringCombinatorial chemistryChemistryOrganic chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Precise electrochemical synthesis under ambient conditions has provided emerging opportunities for renewable energy utilization. Among many promising systems, the production of hydrogen peroxide (H 2 O 2 ) from the cathodic oxygen reduction reaction (ORR) has attracted considerable interest in past decades due to the increasing market demands and the vital role of ORR in the electrocatalysis field. This work describes recent advances in cathodic materials for H 2 O 2 synthesis from 2e - ORR. By using Pt as a stereotype, the tuning knobs are overviewed, including the intrinsic binding strength of oxygenated species, the intermediate diffusion path and the isolation of Pt–Pt ensembles that enable 2e - ORR pathway from 4e - total reduction. This knowledge is successfully applied to other transition metal systems and leads to the discovery of more efficient alloy catalysts with balanced improvement on both activity and selectivity. In addition, mesostructure engineering and heteroatoms doping strategies on carbon‐based materials, which significantly boost the H 2 O 2 production efficiency as compared to intact carbon sites, are also reviewed. Finally, future directions and challenges of transferring developed catalysts from lab scale tests to pilot plant operations are briefly outlooked.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,202 · 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