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Enregistrement W4381094969 · doi:10.1038/s41467-023-39386-5

A corrosion-resistant RuMoNi catalyst for efficient and long-lasting seawater oxidation and anion exchange membrane electrolyzer

2023· article· en· W4381094969 sur OpenAlexaff
Xin Kang, Fengning Yang, Zhiyuan Zhang, Heming Liu, Shiyu Ge, Shuqi Hu, Shaohai Li, Yuting Luo, Qiangmin Yu, Zhibo Liu, Qiang Wang, Wencai Ren, Chenghua Sun, Hui–Ming Cheng, Bilu Liu

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Science Fund for Distinguished Young ScholarsNational Natural Science Foundation of ChinaShenzhen Fundamental Research ProgramSalt Science Research Foundation
Mots-clésElectrolysisSeawaterElectrocatalystElectrolyteInorganic chemistryCorrosionAnodeChlorideCatalysisChemistryIon exchangeChlorineMaterials scienceChemical engineeringIonMetallurgyElectrochemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Direct seawater electrolysis is promising for sustainable hydrogen gas (H 2 ) production. However, the chloride ions in seawater lead to side reactions and corrosion, which result in a low efficiency and poor stability of the electrocatalyst and hinder the use of seawater electrolysis technology. Here we report a corrosion-resistant RuMoNi electrocatalyst, in which the in situ-formed molybdate ions on its surface repel chloride ions. The electrocatalyst works stably for over 3000 h at a high current density of 500 mA cm −2 in alkaline seawater electrolytes. Using the RuMoNi catalyst in an anion exchange membrane electrolyzer, we report an energy conversion efficiency of 77.9% and a current density of 1000 mA cm −2 at 1.72 V. The calculated price per gallon of gasoline equivalent (GGE) of the H 2 produced is $ 0.85, which is lower than the 2026 technical target of $ 2.0/GGE set by the United Stated Department of Energy, thus, suggesting practicability of the technology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations484
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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