Ex Situ Reconstruction-Shaped Ir/CoO/Perovskite Heterojunction for Boosted Water Oxidation Reaction
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The oxygen evolution reaction (OER) is the performance-limiting step in the process of water splitting. In situ electrochemical conditioning could induce surface reconstruction of various OER electrocatalysts, forming reactive sites dynamically but at the expense of fast cation leaching. Therefore, achieving simultaneous improvement in catalytic activity and stability remains a significant challenge. Herein, we used a scalable cation deficiency-driven exsolution approach to ex situ reconstruct a homogeneous-doped cobaltate precursor into an Ir/CoO/perovskite heterojunction (SCI-350), which served as an active and stable OER electrode. The SCI-350 catalyst exhibited a low overpotential of 240 mV at 10 mA cm –2 in 1 M KOH and superior durability in practical electrolysis for over 150 h. The outstanding activity is preliminarily attributed to the exponentially enlarged electrochemical surface area for charge accumulation, increasing from 3.3 to 175.5 mF cm –2 . Moreover, density functional theory calculations combined with advanced spectroscopy and 18 O isotope-labeling experiments evidenced the tripled oxygen exchange kinetics, strengthened metal–oxygen hybridization, and engaged lattice oxygen oxidation for O–O coupling on SCI-350. This work presents a promising and feasible strategy for constructing highly active oxide OER electrocatalysts without sacrificing durability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».