Deciphering the Dynamic Structure Evolution of Fe- and Ni-Codoped CoS<sub>2</sub> for Enhanced Water Oxidation
Notice bibliographique
Résumé
Multimetal doping is a promising strategy to achieve high-performance electrocatalysts for the oxygen evolution reaction (OER) due to synergistic effects; however, understanding the dynamic structure evolution and clarifying the catalytic mechanism of each individual doping metal in multimetal-based electrocatalysts remain elusive. Here, we report the synthesis of homogeneous single-metal and bimetal doping sulfides with a pyrite structure for OER catalysts via a high-pressure and high-temperature (HPHT) technique; operando Raman and X-ray absorption spectroscopy (XAS) studies are performed to capture the dynamic evolution during the OER process. Our results find that an Fe- and Ni-codoped CoS 2 electrocatalyst exhibits significantly improved OER activity with an overpotential of 242 (295) mV at 10 (100) mA cm –2 and robust stability over 500 h in an alkaline medium. Operando analysis reveals that Fe and Ni incorporations not only expedite the dynamic response of self-reconstructions of the Fe,Ni-CoS 2 surface but also accelerate the oxidation of Co and Fe into high-valence oxyhydroxides while suppressing nickel oxidation to form Ni(OH) 2 for optimized activity and robust stability. This finding provides a fundamental understanding of the composition design, dynamic reaction pathways, and controlling principle for highly active multimetal-based OER catalysts.
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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 ».