General Carbon-Supporting Strategy to Boost the Oxygen Reduction Activity of Zeolitic-Imidazolate-Framework-Derived Fe/N/Carbon Catalysts in Proton Exchange Membrane Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
The oxygen reduction reaction (ORR) activity of the Fe/N/Carbon catalysts derived from the pyrolysis of zeolitic-imidazolate-framework-8 (ZIF-8) has been still lower than that of commercial Pt-based catalysts utilized in the proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) due to low density of accessible active sites. In this study, an efficient carbon-supporting strategy is developed to enhance the ORR efficiency of the ZIF-derived Fe/N/Carbon catalysts by increasing the accessible active site density. The enhancement lies in (i) improving the accessibility of active sites via converting dodecahedral particles to graphene-like layered materials and (ii) enhancing the density of FeNx active sites via suppressing the formation of nanoparticles as well as providing extra spaces to host active sites. The optimized and efficient Fe/N/Carbon catalyst shows a half-wave potential (E1/2) of 0.834 V versus reversible hydrogen electrode in acidic media and produces a peak power density of 0.66 W cm–2 in an air-fed PEMFC at 2 bar backpressure, outperforming most previously reported Pt-free ORR catalysts. Finally, the general applicability of the carbon-supporting strategy is confirmed using five different commercial carbon blacks. This work provides an effective route to derive Fe/N/Carbon catalysts exhibiting a higher power density in PEMFCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».