Boosting the stability of perovskites with exsolved nanoparticles by B-site supplement mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Perovskites with exsolved nanoparticles (P-eNs) have immense potentials for carbon dioxide (CO 2 ) reduction in solid oxide electrolysis cell. Despite the recent achievements in promoting the B-site cation exsolution for enhanced catalytic activities, the unsatisfactory stability of P-eNs at high voltages greatly impedes their practical applications and this issue has not been elucidated. In this study, we reveal that the formation of B-site vacancies in perovskite scaffold is the major contributor to the degradation of P-eNs; we then address this issue by fine-regulating the B-site supplement of the reduced Sr 2 Fe 1.3 Ni 0.2 Mo 0.5 O 6- δ using foreign Fe sources, achieving a robust perovskite scaffold and prolonged stability performance. Furthermore, the degradation mechanism from the perspective of structure stability of perovskite has also been proposed to understand the origins of performance deterioration. The B-site supplement endows P-eNs with the capability to become appealing electrocatalysts for CO 2 reduction and more broadly, for other energy storage and conversion systems.
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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 ».