One-Step Synthesis of Aminobenzoic Acid Functionalized Graphene Oxide by Electrochemical Exfoliation of Graphite for Oxygen Reduction to Hydrogen Peroxide and Supercapacitors
Notice bibliographique
Résumé
Graphene-based materials have attracted considerable attention as promising electrocatalysts for the oxygen reduction reaction (ORR) and as electrode materials for supercapacitors. In this work, electrochemical exfoliation of graphite in the presence of 4-aminebenzoic acid (4-ABA) is used as a one-step method to prepare graphene oxide materials (EGO) functionalized with aminobenzoic acid (EGO-ABA). The EGO and EGO-ABAs materials were characterized by FT-IR spectroscopy, X-ray photoelectron spectroscopy, Raman spectroscopy, X-ray diffraction and scanning electron microscopy. It was found that the EGO-ABA materials have smaller flake size and higher density of oxygenated functional groups compared to bare EGO. The electrochemical studies showed that the EGO-ABA catalysts have higher activity for the ORR to H2O2 in alkaline medium compared to EGO due to their higher density of oxygenated functional groups. However, bare EGO has a higher selectivity for the 2-electron process (81%) compared to the EGO-ABA (between 64 and 72%) which was related to a lower content of carbonyl groups. The specific capacitance of the EGO-ABA materials was higher than that of EGO, with an increase by a factor of 3 for the materials prepared from exfoliation in 5 mM 4-ABA/0.1 M H2SO4. This electrode material also showed a remarkable cycling capability with a loss of only 19.4% after 5000 cycles at 50 mVs−1.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».