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Enregistrement W3127004357 · doi:10.1002/celc.202001501

Tuning Overall Water Splitting on an Electrodeposited NiCoFeP Films

2021· article· en· W3127004357 sur OpenAlexaff
Shuting Kan, Mengying Xu, Wenshuai Feng, Yufeng Wu, Cheng Du, Xiaohui Gao, Yimin A. Wu, Hongtao Liu

Notice bibliographique

RevueChemElectroChem · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOverpotentialWater splittingOxygen evolutionNanomaterial-based catalystElectrochemistryCathodeCatalysisBifunctionalMaterials scienceAnodeTransition metalChemical engineeringNanotechnologyElectrocatalystElectrodeInorganic chemistryChemistryPhysical chemistryNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The regulation of geometric and electronic structures is very important to transition metal phosphides with high catalytic properties. Herein, nanofilms consisting of NiCoFeP nanospheres were electrochemically deposited onto 3D Ni foam for the catalysis of water splitting. Depending on the amount of iron, the NiCoFeP nanocatalysts exhibit different surface topographies and chemical binding energies, which have a great influence on electrochemical performances. The optimal NiCoP‐0.01 M Fe films show robust bifunctional electrocatalytic activities with an overpotential of 118 mV (10 mA cm−2) for the hydrogen evolution reaction (HER) and 300 mV (50 mA cm−2) for the oxygen evolution reaction (OER). The overall water splitting employing this proposed nanocatalyst at both electrodes only presents a cell voltage of 1.60 V at the current density of 10 mA cm−2, far lower than that (1.73 V) with the commercial Pt/C cathode and RuO2 anode combination.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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