Insights into the Electrochemical Behavior of Manganese Oxides as Catalysts for the Oxygen Reduction and Evolution Reactions: Monometallic Core‐Shell Mn/Mn<sub>3</sub>O<sub>4</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Overcoming the sluggish electrode kinetics of both oxygen reduction and evolution reactions (ORR/OER) with non‐precious metal electrocatalysts will accelerate the development of rechargeable metal‐air batteries and regenerative fuel cells. The authors investigated the electrochemical behavior and ORR/OER catalytic activity of core‐porous shell Mn/Mn3O4 nanoparticles in comparison with other manganese dioxides (β‐ and γ‐MnO2), and benchmarked against Pt/C and Pt/C‐IrO2. Under reversible operation in O2‐saturated 5 M KOH at 22 °C, the early stage activity of core‐shell Mn/Mn3O4 shows two times higher ORR and OER current density compared to the other MnO2 structures at 0.32 and 1.62 V versus RHE, respectively. It is revealed that Mn(III) oxidation to Mn(IV) is the primary cause of Mn/Mn3O4 activity loss during ORR/OER potential cycling. To address it, an electrochemical activation method using Co(II) is proposed. By incorporating Co(II) into MnOx, new active sites are introduced and the content of Mn(II) is increased, which can stabilize the Mn(III) sites through comproportionation with Mn(IV). The Co‐incorporated Mn/Mn3O4 has superior activity and durability. Furthermore, it also surpassed the activity of Pt/C‐IrO2 with similar durability. This study demonstrates that cost‐effective ORR/OER catalysis is possible.
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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) | 0,000 | 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 ».