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Enregistrement W4241581111 · doi:10.1149/ma2017-02/39/1731

Improved Electrocatalytic Activity and Durability of NiMn<sub>2</sub>O<sub>4</sub>-CNTs as Reversible Oxygen Reaction Electrocatalysts in Zinc-air Batteries

2017· article· en· W4241581111 sur OpenAlex
Xuemei Li, Haoran Li, Qi Nie, Lei Zhang, Jinli Qiao

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesoporous materialMaterials scienceCalcinationCatalysisCarbon fibersChemical engineeringHeteroatomNanotechnologyChemistryComposite materialOrganic chemistryComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Faced with the increasingly serious energy crisis, fuel cells, as a clean and efficient power source, have become the most promising energy conversion devices and attracted significant attention during the last decades. Oxygen reduction reaction (ORR) at the cathode of fuel cells plays a decisive role in determination of the performance, and electrocatalysts with high-performance ORR are essential for practical applications. However, some big technical challenges are still encountered due to their inherently sluggish of cathodic ORR, which usually requires a significant number of noble metal catalyst [1, 2] . To overcome these bottlenecks, great attention has been paid to pursue non-precious metal or metal-free carbonaceous materials. Mesoporous carbon materials have been used for ORR due to their preeminent textural characteristics, high surface area, mechanical stability and mesoporous structure. However, the properties of mesoporous carbon materials base on not only the sizes and loction of the pore, but the heteroatoms doped into the carbon framework. It is believed that the quantity of N-doped and S-doped in carbon will be vastly different, if it was annealed at various reaction temperatures [3] . Herein, we use N and S co-doped mesoporous carbon which is prepared by polyquaternium-7 as a starting material to investigate the reaction with N 2 at various temperatures. Nitrogen and sulfur co-doped mesoporous carbons were prepared by homogeneously mixing polyquaternium-7 and ferrous sulphate and silica. After drying overnight, the resulting solid was ground to a fine powder and then calcined at 600, 700, 800, 900 and 1000 for 1 hour in a nitrogen atmosphere. The silica was washed off in excess sodium hydroxide and dried. The excess metal Fe was removed in sulfuric acid at 85 ℃. Finally, the resulting catalytic graphite was pyrolyzed at 600 to 1000 ℃ for 1 hour again. Results of electrochemical characterizations for ORR were studied by cyclic voltammetry (CV) and linear sweep voltammetry (LSV) employing rotating disk electrode (RDE) technique. It is found that the temperature of the heat treatment is a significant parameter in synthesizing the high performance ORR catalysts. References [1] M.J. Wu, J.L. Qiao, K.X. Li, X.J. Zhou, Y.Y. Liu and J.J. Zhang, Green Chem. Vol., 18,2699 (2016) [2] M. Arenz, K.J. Mayrhofer, V. Stamenkovic, B.B. Blizanac, T.Tomoyuki, P.N. Ross and N.M. Markovic, J. Am. Chem. Soc. Vol., 127,6819 (2005) [3] S.B.Yang, L.J. Zhi, K. Tang, X.L. Feng, J. Maier, K. Müllen, Adv. Funct. Mater. 22, 3634 (2012).

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
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