In Situ Formation of Nano Ni–Co Oxyhydroxide Enables Water Oxidation Electrocatalysts Durable at High Current Densities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The oxygen evolution reaction (OER) limits the energy efficiency of electrocatalytic systems due to the high overpotential symptomatic of poor reaction kinetics; this problem worsens over time if the performance of the OER electrocatalyst diminishes during operation. Here, a novel synthesis of nanocrystalline Ni–Co–Se using ball milling at cryogenic temperature is reported. It is discovered that, by anodizing the Ni–Co–Se structure during OER, Se ions leach out of the original structure, allowing water molecules to hydrate Ni and Co defective sites, and the nanoparticles to evolve into an active Ni–Co oxyhydroxide. This transformation is observed using operando X‐ray absorption spectroscopy, with the findings confirmed using density functional theory calculations. The resulting electrocatalyst exhibits an overpotential of 279 mV at 0.5 A cm −2 and 329 mV at 1 A cm −2 and sustained performance for 500 h. This is achieved using low mass loadings (0.36 mg cm −2 ) of cobalt. Incorporating the electrocatalyst in an anion exchange membrane water electrolyzer yields a current density of 1 A cm −2 at 1.75 V for 95 h without decay in performance. When the electrocatalyst is integrated into a CO 2 ‐to‐ethylene electrolyzer, a record‐setting full cell voltage of 3 V at current density 1 A cm −2 is achieved.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».