A Novel Water Oxidation Catalyst Made By the Facile Deposition of Ruthenium on Graphene Oxide
Notice bibliographique
Résumé
As populations grow worldwide, there is an ever-increasing need for sustainable and renewable energy sources to keep up with the high demand of energy. One promising technology is electrochemical water-splitting, which creates hydrogen and oxygen at the cathode and anode, respectively. Developing viable, stable catalysts for water splitting is critical since this reaction is truly a green, sustainable method to generate hydrogen fuel. However, more active electrocatalysts for the water oxidation reaction (WOR) are needed to improve the viability of this technology. Currently, these catalysts are most often composed of rare and expensive earth metals such as iridium. More sustainable materials such as those based on ruthenium have been recently investigated as alternatives to the rare metal systems. Ruthenium-based materials are an ideal choice as Ru offers multiple available oxidation states to help facilitate the water-splitting reaction and possibly lower overpotentials[1]. However, many ruthenium-based materials are prone to stability issues in acidic media at high over potentials. In addition, sluggish kinetics are often observed [2]. In this work we synthesized graphene oxide, via a simple and low-cost method, and utilized it as a support for the Ru oxide nanocatalyst[3]. We used graphene oxide due it high mechanical strength, favorable electronic properties, and the ease at which it can be doped with metals[4]. Ruthenium oxide nanoparticles were deposited on the surface of the graphene oxide at a 5wt% metal loading by a facile method. The materials were examined electrochemically in acidic media for the water oxidation reaction, where we observed low overpotentials and high stability during prolonged testing. This simple preparation method could be used to efficiently synthesize active and highly stable water-oxidation catalysts that are more cost-effective. This novel ruthenium stabilized on graphene catalyst could aid in the future development of more sustainable materials for the future of renewable energy technology. References [1] Kamdar, J.M.; Grotjahn, D.B. Molecules 2019, 24, 494. [2] Haschke, S.; Pankin, D.; Mikhailovskii, V.; Barr, M. K. S.; Both-Engel, A.; Manshina, A.; Bachmann, J. Beilstein J. Nanotechnol. 2019, 10, 157–167 [3] Liu, J.; Poh C. K.; Zhan, D.; Lai, L; Lim, S. H.; Wang, L.; Liu, X.; Sahoo, N. G.; Li, C.; Shen, Z.; Lin, J. Nano Energy. 2013, 3, 377-386 [4] Tu, W.; Lei, J.; Zhang, S.; Ju, H. Chemistry – A European Journal. 2010, 16, 10771-10777. Figure 1
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».