Structurally ordered high‐entropy intermetallic nanoparticles with enhanced C–C bond cleavage for ethanol oxidation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efficient ethanol oxidation reaction (EOR) is challenging due to the multiple reaction steps required to accomplish full oxidation to CO2 in fuel cells. High‐entropy materials with the adjustable composition and unique chemical structure provide a large configurational space for designing high‐performance electrocatalysts. Herein, a new class of structurally ordered PtRhFeNiCu high‐entropy intermetallics (HEIs) is developed as electrocatalyst, which exhibits excellent electrocatalytic activity and CO tolerance for EOR compared to high‐entropy alloys (HEAs) comprising of same elements. When the HEIs are used as anode catalysts to be assembled into a high‐temperature polybenzimidazole‐based direct ethanol fuel cell, the HEIs achieve a high power density of 47.50 mW/cm2, which is 2.97 times of Pt/C (16.0 mW/cm2). Online gas chromatography measurements show that the developed HEIs have a stronger C–C bond‐breaking ability than corresponding HEAs and Pt/C catalysts, which is further verified by density functional theory (DFT) calculations. Moreover, DFT results indicate that HEIs possess higher stability and electrochemical activity for EOR than HEAs. These results demonstrate that the HEIs could provide a new platform to develop high‐performance electrocatalysts for broader applications.
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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 ».