ZIF-derived Co–N–C ORR catalyst with high performance in proton exchange membrane fuel cells
Notice bibliographique
Résumé
Metal and nitrogen-doped carbon (M-N-C) materials have been considered as the most promising non-precious metal oxygen reduction (ORR) catalysts to replace expensive Pt catalysts. Due to high Fenton catalytic activity of Fe element and the resulting instability, Co-based N–C (Co–N–C) catalysts without Fenton catalytic activity should be a worthier ORR catalyst being explored. Although the high ORR activity of Co–N–C catalyst has been demonstrated in aqueous half-cell tests, their performance under PEMFC working condition is still far away from that of state-of-the-art Fe–N–C catalysts. In this study, a high-performance Co–N–C catalyst was synthesized by one-step pyrolyzing Co-doped ZIF-8 (zeolitic imidazolate framework-8) particles in-situ grown on the high-surface-area KJ600 carbon black with high electronic conductivity. The resulting Co–N–C catalyst exhibited high intrinsic ORR activity, fast mass transfer rate and high electronic conductivity, and thus yielded a remarkable peak power density of 0.92 W cm-2 in H2–O2 PEMFC, which is comparable to state-of-the-art Fe–N–C catalyst. This strategy is helpful to synthesize highly active M-N-C ORR catalysts with improved mass transfer and electric conductivity.
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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 ».