Synergistic Effect of Dual-Doped Carbon on Mo2C Nanocrystals Facilitates Alkaline Hydrogen Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Molybdenum carbide (Mo 2 C) materials are promising electrocatalysts with potential applications in hydrogen evolution reaction (HER) due to low cost and Pt-like electronic structures. Nevertheless, their HER activity is usually hindered by the strong hydrogen binding energy. Moreover, the lack of water-cleaving sites makes it difficult for the catalysts to work in alkaline solutions. Here, we designed and synthesized a B and N dual-doped carbon layer that encapsulated on Mo 2 C nanocrystals (Mo 2 C@BNC) for accelerating HER under alkaline condition. The electronic interactions between the Mo 2 C nanocrystals and the multiple-doped carbon layer endow a near-zero H adsorption Gibbs free energy on the defective C atoms over the carbon shell. Meanwhile, the introduced B atoms afford optimal H 2 O adsorption sites for the water-cleaving step. Accordingly, the dual-doped Mo 2 C catalyst with synergistic effect of non-metal sites delivers superior HER performances of a low overpotential (99 mV@10 mA cm −2 ) and a small Tafel slope (58.1 mV dec −1 ) in 1 M KOH solution. Furthermore, it presents a remarkable activity that outperforming the commercial 10% Pt/C catalyst at large current density, demonstrating its applicability in industrial water splitting. This study provides a reasonable design strategy towards noble-metal-free HER catalysts with high activity.
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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 ».