Facile Preparation of Metallic Sites Anchored Nanocarbon Materials for Electrocatalysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Herein, a novel method, heat mechanochemical synthesis (HMCS), is reported for facile and scalable preparation of electrocatalysts with metallic sites anchored on carbon materials. The method simultaneously provides mechanical energy and heat to drive reaction, by which target metal atoms are efficiently trapped in N‐doped and defect‐rich carbon that prepared in advance (NC). The advantages of this method are: (1) high contents of metals at the outermost surface; (2) unique metal sites formed under collisions with mechanical energy; and (3) not annealed at high temperatures, which would retain some unique active sites on the materials. A series of unitary transition metal (Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, or Zn) superficially anchored carbons are obtained via the HMCS. More than this, it is quite convenient to prepare multiple metals, such as combinations among these metals, highly dispersed and anchored on the carbon materials in one time. As a representative, the as‐prepared Fe‐NC (denoted as FeNCHM in context) is investigated in detail as catalyst for ORR and Zn‐air battery applications. The authors envision that the method of HMCS provides a good support of surface engineering for preparation of metals sites containing carbon at large scale.
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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 ».