Self‐Templated Hierarchically Porous Carbon Nanorods Embedded with Atomic Fe‐N<sub>4</sub> Active Sites as Efficient Oxygen Reduction Electrocatalysts in Zn‐Air Batteries
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Iron‐nitrogen‐carbon materials are being intensively studied as the most promising substitutes for Pt‐based electrocatalysts for the oxygen reduction reaction (ORR). A rational design of the morphology and porous structure can promote the accessibility of the active site and the reactants/products transportation, accelerating the reaction kinetics. Herein, 1D porous iron/nitrogen‐doped carbon nanorods (Fe/N‐CNRs) with a hierarchically micro/mesoporous structure are prepared by pyrolyzing the in situ polymerized pyrrole on the surface of Fe‐MIL‐88B‐derived 1D Fe 2 O 3 nanorods (MIL: Material Institut Lavoisier). The Fe 2 O 3 nanorods not only partially dissolve to generate Fe 3+ for initiating polymerization but serve as templates to form the 1D structure during polymerization. Furthermore, the pyrrole coated Fe 2 O 3 nanorod architecture prevents the porous structure from collapsing and protects Fe from aggregation to yield atomic Fe‐N 4 moieties during carbonization. The obtained Fe/N‐CNRs display exceptional ORR activities ( E 1/2 = 0.90 V) and satisfactory long‐term durabilities, exceeding those for Pt/C. Furthermore, the unprecedented Fe/N‐CNRs catalytic performance is demonstrated with Zn‐air batteries, including a superior maximum power density (181.8 mW cm −2 ), specific capacity (998.67 W h kg −1 ), and long‐term durability over 100 h. The prominent performance stems from the unique 1D structure, hierarchical pore system, high surface area, and homogeneously dispersed single‐atom Fe‐N 4 moieties.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle