A General Carboxylate‐Assisted Approach to Boost the ORR Performance of ZIF‐Derived Fe/N/C Catalysts for Proton Exchange Membrane Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An Fe/N/C catalyst derived from the pyrolysis of metal–organic frameworks, for example, a zeolitic‐imidazolate‐framework‐8 (ZIF‐8), has been regarded as one of the most promising non‐precious metal catalysts toward oxygen reduction reaction (ORR) in proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs). However, its ORR mass activity is still much inferior to that of Pt, partly because of the lack of general and efficient synthetic strategies. Herein, a general carboxylate‐assisted strategy that dramatically enhances the ORR mass activity of ZIF‐derived Fe/N/C catalysts is reported. The carboxylate is found to promote the formation of Fe/N/C catalysts with denser accessible active sites and entangled carbon nanotubes, as well as a higher mesoporosity. These structural advantages make the carboxylate‐assisted Fe/N/C catalysts show a 2–10 fold higher ORR mass activity than the common carboxylate‐free one in various cases. When applied in H 2 –O 2 PEMFCs, the active acetate‐assisted Fe/N/C catalyst generates a peak power density of 1.33 W cm −2 , a new record of peak power density for a H 2 –O 2 PEMFC with non‐Pt ORR catalysts.
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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) | 0,001 | 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 ».