Challenging the Activity-Durability Tradeoff of Fe-N-C Fuel Cell Catalysts via Controlling thermal Activation Atmosphere
Notice bibliographique
Résumé
Fe-N-C catalysts, the most promising platinum group metal (PGM)-free oxygen-reduction catalysts, often simultaneously contain pyrrolic N- (S1) and pyridinic N (S2) -coordinated FeN4 sites. These two types of active sites show significantly different intrinsic activity and stability. S1 sites are more active but less stable compared to S2 sites. Designing a Fe-N-C catalyst, which exclusively contains active S1 sites with enhanced intrinsic stability, is highly desirable to break the activity-stability trade-off. Herein, we report a Fe-N-C model catalyst that solely comprises S1 sites prepared by adding H2 in the pyrolysis atmosphere (i.e., 10% H2/Ar). A membrane electrode assembly (MEA) with the Fe-N-C cathode demonstrated compelling activity and generated a current density of 50.8 mA cm−2 at 0.9 ViR-free (H2-O2) and 211 mA cm−2 at 0.8 V (H2-air), which have significantly exceeded the U.S. DOE 2025 targets. The highly active Fe-N-C catalyst also demonstrated improved stability during life tests and accelerated stability tests (ASTs). The knowledge obtained from experimental and theoretical results elucidates that the FeN4 site formation process can be controlled by thermal activation atmospheres, which is essential to breaking activity-stability trade-off and design viable Fe-N-C catalysts with adequate activity and stability for proton exchange membrane fuel cells.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».