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Enregistrement W4211110123 · doi:10.1002/advs.202105313

Interface Engineering of Co/CoMoN/NF Heterostructures for High‐Performance Electrochemical Overall Water Splitting

2022· article· en· W4211110123 sur OpenAlexaff
Haibin Ma, Zhiwen Chen, Zhili Wang, Chandra Veer Singh, Qing Jiang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOverpotentialTafel equationOxygen evolutionWater splittingMaterials scienceElectrolyteElectrochemistryHeterojunctionElectrocatalystChemical engineeringCatalysisInorganic chemistryChemistryElectrodePhysical chemistryOptoelectronicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The development of low‐cost and high‐efficiency catalysts for both hydrogen evolution reaction (HER) and oxygen evolution reaction (OER) in alkaline electrolyte is still challenging. Herein, interfacial Co/CoMoN heterostructures supported on Ni foam (Co/CoMoN/NF) are constructed by thermal ammonolysis of CoMoOx. In 1.0 m KOH solution, Co/CoMoN/NF heterostructures exhibit excellent HER activity with an overpotential of 173 mV at 100 mA cm−2 and a Tafel slope of 68.9 mV dec−1. Density functional theory calculations indicate that the low valence state Co site acts as efficient water‐dissociation promoter, while CoMoN substrate has favorable hydrogen adsorption energy, leading to an enhanced HER activity. The Co/CoMoN/NF heterostructures also achieve high OER activity with an overpotential of 303 mV at 100 mA cm−2 and a Tafel slope of 56 mV dec−1. Using Co/CoMoN/NF heterostructures as the cathode and anode, the alkaline electrolyzer requires a low voltage of 1.56 V to reach the current density of 100 mA cm−2 along with superior long‐term durability. This study provides a new design strategy toward low‐cost and excellent catalysts for water splitting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations185
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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