Modulating Metal–Organic Frameworks as Advanced Oxygen Electrocatalysts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Oxygen‐related electrocatalysis, including those used for the oxygen reduction reaction (ORR) and oxygen evolution reaction (OER), play a central role in green‐energy related technologies. Rational fabrication of effective oxygen electrocatalysts is crucial for the development of oxygen related energy devices, such as fuel cells and rechargeable metal–air batteries. Recently, owing to their tunable compositions and microstructures, metal–organic frameworks (MOFs) based materials have drawn extensive attention as nonprecious oxygen electrocatalysts. Various strategies have been developed to fabricate MOF‐based electrocatalysts and regulate their active sites, such as heterometal doping, defect engineering, morphology tuning, heterostructure construction, and hybridization. In this review, by focusing on various modulation strategies aiming at active sites, the recent advances of MOF‐based electrocatalysts are summarized. The synthetic methods used to synthesize various MOF‐based oxygen electrocatalysts are discussed, followed by the underlying engineering mechanisms required to allow performance enhancement, and finally some existing challenges that hinder for their practical applications are discussed alongside a perspective on their possible future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».