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 Ni 3 Fe 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 Ni 3 Fe and N-C layers, and well-distributed active sites, the as-synthesized O-Ni 3 Fe-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 Ni 3 Fe nanoalloys are beneficial for stabilizing catalytic centers, thereby imparting O-Ni 3 Fe-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.
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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 ».