Highly efficient water oxidation via a bimolecular reaction mechanism on rutile structured mixed-metal oxyfluorides
Notice bibliographique
Résumé
Mixed-metal oxides are generally considered to be the highest-performance catalysts for alkaline water oxidation. Despite significant efforts dedicated to understanding and accelerating their efficiency, most works have been limited investigations of Ni, Co, and Fe oxides, thus overlooking beneficial effects of hetero-anion incorporation. To this end, we report on the development of Co0.5Fe0.5O0.5F1.5 oxyfluoride materials featuring a rutile crystal structure and porous morphology via a scalable and green synthetic route. The catalyst surface, enhanced through electron withdrawing effects imparted by the fluoride ions, give rise to highly effective catalytic sites for electrochemical water oxidation. In particular, their performance across metrics of Tafel slope (27 mV/dec), mass activity (846 A/g at 1.53 V vs. RHE), turnover frequency (21/s at 1.53 V vs. RHE), overpotential (220 mV for 10 mA/cm2), and stability (27 days of continuous operation) largely surpasses most known Co-based catalysts. Mechanistic studies suggest that this performance is driven by a bimolecular, oxygen coupling reaction mechanism through proximal active sites on the catalyst surface, thus enabling a new avenue for achieving accelerated oxygenic electrocatalysis.
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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 ».