Part II: NiMoO4 Nanostructures Synthesized by the Solution Combustion Method: A Parametric Study on the Influence of Material Synthesis and Electrode-Fabrication Parameters on the Electrocatalytic Activity in the Hydrogen Evolution Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Earth-abundant NiMo-oxide nanostructures were investigated as efficient electrocatalytic materials for the hydrogen evolution reaction (HER) in acidic media. Synthesis and non-synthesis parameters were thoroughly studied. For the non-synthesis parameters, the variation in Nafion loading resulted in a volcano-like trend, while the change in the electrocatalyst loading showed that the marginal benefit of high loadings attenuates due to mass-transfer limitations. The addition of carbon black to the electrocatalyst layer improved the HER performance at low loadings. Different carbon black grades showed a varying influence on the HER performance. Regarding the synthesis parameters, a calcination temperature of 500 °C, a calcination time between 20 and 720 min, a stoichiometric composition (Ni/Mo = 1), an acidic precursor solution, and a fuel-lean system were conditions that yielded the highest HER activity. The in-house NiMoO4/CB/Nafion electrocatalyst layer was found to offer a better long-term performance than the commercial Pt/C.
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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) | 0,002 | 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 ».