In‐Situ Silica Xerogel Assisted Facile Synthesis of Fe‐N‐C Catalysts with Dense Fe‐N<i><sub>x</sub></i> Active Sites for Efficient Oxygen Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the past decade, atomically dispersed Fe active sites (coordinated with nitrogen) on carbon materials (FeNC) have emerged rapidly as promising single‐atom catalysts (SACs) for the oxygen reduction reaction (ORR) to substitute precious group metal (PGM) catalysts, owing to their earth abundance and low cost. Nonetheless, the production of highly active FeNC SACs is largely restricted by material cost, low product yield and difficulty of microstructure design. Herein, the authors demonstrate a facile in‐situ xerogel (ISG) assisted synthetic strategy, using cheap materials, to construct FeNC SACs (ISG FeNC). The porous silica xerogel, formed in‐situ with the FeNC precursors, encourages the emergence of enormous micropores/mesopores and homogeneous confinement/protection to the precursors during pyrolysis, benefiting to the formation of abundant accessible active sites (27.6 × 10 19 sites g –1 ). Correspondingly, the ISG FeNC exhibits excellent ORR activity with a half‐wave potential ( E 1/2 = 0.91 V) in alkaline medium. The Zn–air battery assembled using the ISG FeNC SACs as the bifunctional catalyst of air cathode, demonstrates commendable performance with high peak power density of 249.1 mW cm –2 and superior long‐term stability (660 cycles with 220 h). This work offers an economic and efficient way to fabricate PGM‐free SACs for diverse applications.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».