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Enregistrement W4379647793 · doi:10.1021/acsanm.3c01502

Pt Nanoparticles Supported on Iron and Nitrogen-Doped Holey Graphene for Boosting ORR Performance

2023· article· en· W4379647793 sur OpenAlexafffund
Zijian Gao, Zhuo Chen, Xinxing Zhan, Lingyun Zhou, Yadian Xie, Xiaohua Yang, Tian Juan, Gaixia Zhang, Shuhui Sun, Xin Tong

Notice bibliographique

RevueACS Applied Nano Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research Chairs
Mots-clésGrapheneCatalysisMaterials scienceElectrochemistryNanoparticlePlatinumDopingAdsorptionNanotechnologyChemical engineeringPlatinum nanoparticlesDensity functional theoryInorganic chemistryElectrodeChemistryPhysical chemistryOrganic chemistryComputational chemistryOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing low-platinum catalysts is considered a promising strategy to facilitate the commercialization of fuel cells. However, the electrochemical performance of such materials is often hindered by mass-transfer issues. In this study, platinum nanoparticles supported on iron and nitrogen-doped holey graphene (Pt/Fe, N-HG) were synthesized by a simple method and used as an oxygen reduction reaction (ORR) catalyst. The unique holey structure and the co-doping of Fe and N atoms are proved beneficial for not only the formation of Pt nanoparticles but also enhancing the electrochemical performance of the catalyst. Density functional theory calculations indicate that the co-doping of Fe and N atoms increases the ability to adsorb Pt, as well as enhances the Pt adsorption of O 2 and oxygen-containing intermediates in the ORR. This study presents a novel approach for the controllable synthesis of multidoped holey graphene-based electrocatalysts, with optimized surface holey structures and electrochemical performances. These findings offer significant insights into the development of efficient catalysts for fuel cell applications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations35
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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