Templated N-Doped Carbons for Energy Storage and Conversion
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable energy sources, energy storage and conversion devices are required to satisfy the global increase in energy demand and to minimize the environmental problems associated with the use of fossil fuels. Carbon materials are extensively used in supercapacitors, batteries, and fuel cells. For this reason, methods aimed at the development of new carbon materials, with high surface areas and tailorable surface chemistry has been an area of interest for the last couple of decades. More recently, heteroatom-doped carbons have obtained more attention due to the possibility of enhancing the catalytic activity of Pt as well as replacing Pt by non-noble metals, particularly N-doped carbons. In this study, mesoporous carbon (MC) materials were produced by carbonization of nitrogen-rich, melamine-formaldehyde (MF) polymer gels in the presence of SiO2 nanoparticles as a hard-template. Carbon products (MF-NC) with up to 8 N-atom% and surface areas up to 440 m2/g were obtained depending on the SiO2 content (20 nm) and annealing conditions (950°C or 1500°C). Pt/MF-NC were prepared by an impregnation method to evaluate the electrochemical performance of these modified carbon materials as catalyst supports. The incorporation of Fe was also considered to replace Pt as the catalyst, and preliminary stability and catalytic activity toward the oxygen reduction reaction (ORR) will be discussed in this paper.
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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 ».