Investigation of Amorphous Mixed-Metal (Oxy)Fluorides as a New Class of Water Oxidation Electrocatalysts
Notice bibliographique
Résumé
The development of electrocatalysts for the oxygen evolution reaction (OER) is one of the principal challenges in the area of renewable energy research. Within this context, mixed-metal oxides have recently emerged as the highest performing OER catalysts. Their structural and compositional modification to further boost their activity is crucial to the wide-spread use of electrolysis technologies. In this work, we investigated a series of mixed-metal F-containing materials as OER catalysts to probe possible benefits of the high electronegativity of fluoride ions. We found that crystalline hydrated fluorides, CoFe 2 F 8 (H 2 O) 2 , NiFe 2 F 8 (H 2 O) 2, and amorphous oxyfluorides, NiFe 2 F 4.4 O 1.8 and CoFe 2 F 6.6 O 0.7, feature excellent activity and stability for the OER in alkaline electrolyte. Subsequent electroanalytical and spectroscopic characterization hinted that the electronic structure modulation conferred by the fluoride ions aided their reactivity. Finally, the best catalyst of the set, NiFe 2 F 4.4 O 1.8 , was applied as anode in an electrolyzer comprised solely of earth-abundant materials.
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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 ».