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Enregistrement W4225410146 · doi:10.1038/s41467-022-30155-4

Modulating Pt-O-Pt atomic clusters with isolated cobalt atoms for enhanced hydrogen evolution catalysis

2022· article· en· W4225410146 sur OpenAlexfundno aff
Yufei Zhao, Priyank V. Kumar, Xin Tan, Xinxin Lu, Xiaofeng Zhu, Junjie Jiang, Jian Pan, Shibo Xi, Hui Ying Yang, Zhipeng Ma, Tao Wan, Dewei Chu, Wenjie Jiang, Sean C. Smith, Rose Amal, Zhaojun Han, Xunyu Lu

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of TorontoUniversity of WollongongAustralian Research CouncilAustralian Renewable Energy AgencyUniversity of New South WalesAustralian National UniversityAustralian Government
Mots-clésCatalysisCobaltMaterials scienceHydrogenNanotechnologyChemistryCrystallographyInorganic chemistryBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Platinum is the most efficient catalyst for hydrogen evolution reaction in acidic conditions, but its widespread use has been impeded by scarcity and high cost. Herein, Pt atomic clusters (Pt ACs) containing Pt-O-Pt units were prepared using Co/N co-doped carbon (CoNC) as support. Pt ACs are anchored to single Co atoms on CoNC by forming strong interactions. Pt-ACs/CoNC exhibits only 24 mV overpotential at 10 mA cm −2 and a high mass activity of 28.6 A mg −1 at 50 mV, which is more than 6 times higher than commercial Pt/C with any Pt loadings. Spectroscopic measurements and computational modeling reveal the enhanced hydrogen generation activity attributes to the charge redistribution between Pt and O atoms in Pt-O-Pt units, making Pt atoms the main active sites and O linkers the assistants, thus optimizing the proton adsorption and hydrogen desorption. This work opens an avenue to fabricate noble-metal-based ACs stabilized by single-atom catalysts with desired properties for electrocatalysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations297
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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