Nanostructured Metal Borides for Energy‐Related Electrocatalysis: Recent Progress, Challenges, and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of durable, active, and affordable electrocatalysts for energy-related catalytic applications plays a crucial role in the advancement of energy conversion and storage technologies to achieve a sustainable energy future. Transition metal borides (TMBs), with variable compositions and structures, present a number of interesting features including coordinated electronic structures, high conductivity, abundant natural reserves, and configurable physicochemical properties. Therefore, TMBs provide a wide range of opportunities for the development of multifunctional catalysts with high performance and long durability. This review first summarizes the typical structural and electronic features of TMBs. Subsequently, the various synthetic methods used thus far to prepare nanostructured TMBs are listed. Furthermore, advances in emerging TMB-catalyzed reactions (both theoretical and experimental) are highlighted, including the hydrogen evolution reaction, the oxygen evolution reaction, the oxygen reduction reaction, the carbon dioxide reduction reaction, the nitrogen reduction reaction, the methanol oxidation reaction, and the formic acid oxidation reaction. Finally, challenges facing the development of TMB electrocatalysts are discussed, with focus on synthesis and energy-related catalytic applications, and some potential strategies/perspectives are suggested as well, which will profit the design of more efficient TMB materials for application in future energy conversion and storage devices.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».