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Enregistrement W4366998260 · doi:10.1002/eom2.12351

Single‐atom surface anchoring strategy via atomic layer deposition to achieve dual catalysts with remarkable electrochemical performance

2023· article· en· W4366998260 sur OpenAlexafffund
Zhongxin Song, Qi Wang, Junjie Li, Keegan R. Adair, Ruying Li, Lei Zhang, Meng Gu, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueEcoMat · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research ChairsBallard Power SystemsCanadian Light Source
Mots-clésCatalysisBifunctionalElectrochemistryAtomic layer depositionNoble metalAnchoringMaterials scienceNanotechnologyChemical engineeringDeposition (geology)Density functional theoryPlatinumAtom (system on chip)ChemistryLayer (electronics)Physical chemistryComputational chemistryElectrodeOrganic chemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pt‐Ir catalysts have been widely applied in unitized regenerative fuel cells due to their great activity for the oxygen reduction reaction (ORR) and oxygen evolution reaction (OER). However, the application of noble metals is seriously hindered by their high cost and low abundance. To reduce the noble metals loading and catalyst cost, the atomic layer deposition is applied to selectively surface anchoring of Ir single atoms (SA) on Pt nanoparticles (NP). With the formation of SA‐NP composite structure, the Ir SA ‐Pt NP catalyst exhibits significantly improved performance, achieving 2.0‐ and 90‐times mass activity by comparison with the benchmark Pt/C catalyst for the ORR and OER, respectively. Density functional theory calculations indicate that the SA‐NP cooperation synergy endows the Ir SA ‐Pt NP catalyst to surpass the bifunctional catalytic activity limit of Pt‐Ir NPs. This work provides a novel strategy for the construction of high‐performing dual catalyst through designing the single atom anchoring on NPs. image

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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