Metal‐Organic Framework‐Derived Fe‐Doped Co<sub>1.11</sub>Te<sub>2</sub> Embedded in Nitrogen‐Doped Carbon Nanotube for Water Splitting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A rational design is reported of Fe‐doped cobalt telluride nanoparticles encapsulated in nitrogen‐doped carbon nanotube frameworks (Fe‐Co1.11Te2@NCNTF) by tellurization of Fe‐etched ZIF‐67 under a mixed H2/Ar atmosphere. Fe‐doping was able to effectively modulate the electronic structure of Co1.11Te2, increase the reaction activity, and further improve the electrochemical performance. The optimized electrocatalyst exhibited superior hydrogen evolution reaction (HER) and oxygen evolution reaction (OER) performances in an alkaline electrolyte with low overpotentials of 107 and 297 mV with a current density of 10 mA cm−2, in contrast to the undoped Co1.11Te2@NCNTF (165 and 360 mV, respectively). The overall water splitting performance only required a voltage of 1.61 V to drive a current density of 10 mA cm−2. Density function theory (DFT) calculations indicated that the Fe‐doping not only afforded abundant exposed active sites but also decreased the hydrogen binding free energy. This work provided a feasible way to study non‐precious‐metal catalysts for an efficient overall water splitting.
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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) | 0,000 | 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 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 ».