Scalable Synthesis of Hollow MoS <sub>2</sub> Nanoparticles Modified on Porous Ni for Improved Hydrogen Evolution Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Developing an inexpensive non-noble metal catalyst is essential in the electrochemical water reduction. However, to choose the support for hydrogen-producing catalyst is still a problem that needs to be solved. Herein, we report a novel route combining powder metallurgy and hydrothermal synthesis to fabricate Ni/MoS 2 catalysts for boosting the hydrogen evolution reaction performance. Powder metallurgy produces the suborbicular pores on the surface and inside Ni once the sintering temperature reaches 1000 °C. The hollow MoS 2 nanoparticles are successfully modified on the surface of porous Ni by hydrothermal synthesis. The hollow structure of MoS 2 nanoparticles provides more active sites for electrochemical reaction and the porous Ni matrix with the porosity of 16.5% exhibits higher electronic conductivity, which endows the Ni/MoS 2 −1000 catalyst with an excellent hydrogen evolution reaction activity. The Ni/MoS 2 −1000 shows a low overpotential of 229 mV at the current densities of 10 mA·cm −2 with a small Tafel slope of 76 mV·dec −1 . This study provides guidelines on the large-scale synthesis of nanostructured electrocatalysts with porous Ni as the support.
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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 ».