Oxidization-induced structural optimization of Ni3Fe-N-C derived from 3D covalent organic framework for high-efficiency and durable oxygen evolution reaction
Notice bibliographique
Résumé
NiFe composites have been regarded as promising candidates to replace commercial noble-based electrocatalysts for the oxygen evolution reaction (OER). However, their practical applications still suffer from poor conductivity, limited activity, and durability. To address these issues, herein, by utilizing three-dimensional covalent organic framework (3D-COF) with porous confined structures and abundant coordinate N sites as the precursor, the partially oxidized Ni3Fe nanoalloys wrapped by N-doped carbon (N-C) layers are constructed via simple pyrolysis and subsequent oxidization. Benefiting from the 3D curved hierarchical structure, high-conductivity of Ni3Fe and N-C layers, and well-distributed active sites, the as-synthesized O-Ni3Fe-N-C catalyst demonstrates excellent activity and durability for catalyzing OER. Experimental and theoretical analyses disclose that both high-temperature oxidization and the OER process greatly promote the formation and exposure of the Ni(Fe)OOH active species as well as lower charge transfer resistance, inducing its optimized OER activity. The robust graphitized N-C layers with superior conductivity and their couplings with oxidized Ni3Fe nanoalloys are beneficial for stabilizing catalytic centers, thereby imparting O-Ni3Fe-N-C with such outstanding stability. This work not only provides a rational guidance for enriching and stabilizing high-activity catalytic sites towards OER but also offers more insights into the structural evolution of NiFe-based OER catalysts.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».