Building Atomic Scale and Dense Fe─N<sub>4</sub> Edge Sites of Highly Efficient Fe─N─C Oxygen Reduction Catalysts Using a Sacrificial Bimetallic Pyrolysis Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Replacing high‐cost and scarce platinum (Pt) with transition metal and nitrogen co‐doped carbon (M/N/C, M = Fe, Co, Mn, and so on) catalysts for the oxygen reduction reaction (ORR) in proton exchange membrane fuel cells has largely been impeded by the unsatisfactory ORR activity of M/N/C due to the low site utilization and inferior intrinsic activity of the M─N4 active center. Here, these limits are overcome by using a sacrificial bimetallic pyrolysis strategy to synthesize Fe─N─C catalyst by implanting the Cd ions in the backbone of ZIF‐8, leading to exposure of inaccessible FeN4 edge sites (that is, increasing active site density (SD)) and high fast mass transport at the catalyst layer of cathode. As a result, the final obtained Fe(Cd)─N─C catalyst has an active site density of 33.01 µmol g−1 (with 33.01% site utilization) over 5.8 times higher than that of Fe─N─C catalyst. Specially, the optimal catalyst delivers a high ORR performance with a half‐wave potential of 0.837 (vs RHE) in a 0.1 m HClO4 electrolyte, which surpasses most of Fe‐based catalysts.
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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 ».