Strong‐Proton‐Adsorption Co‐Based Electrocatalysts Achieve Active and Stable Neutral Seawater Splitting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Direct electrolysis of pH‐neutral seawater to generate hydrogen is an attractive approach for storing renewable energy. However, due to the anodic competition between the chlorine evolution and the oxygen evolution reaction (OER), direct seawater splitting suffers from a low current density and limited operating stability. Exploration of catalysts enabling an OER overpotential below the hypochlorite formation overpotential (≈490 mV) is critical to suppress the chloride evolution and facilitate seawater splitting. Here, a proton‐adsorption‐promoting strategy to increase the OER rate is reported, resulting in a promoted and more stable neutral seawater splitting. The best catalysts herein are strong‐proton‐adsorption (SPA) materials such as palladium‐doped cobalt oxide (Co 3– x Pd x O 4 ) catalysts. These achieve an OER overpotential of 370 mV at 10 mA cm −2 in pH‐neutral simulated seawater, outperforming Co 3 O 4 by a margin of 70 mV. Co 3– x Pd x O 4 catalysts provide stable catalytic performance for 450 h at 200 mA cm −2 and 20 h at 1 A cm −2 in neutral seawater. Experimental studies and theoretical calculations suggest that the incorporation of SPA cations accelerates the rate‐determining water dissociation step in neutral OER pathway, and control studies rule out the provision of additional OER sites as a main factor herein.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».