MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386836254 · doi:10.1007/s12274-023-6068-1

High-throughput screening of single-atom catalysts confined in monolayer black phosphorus for efficient nitrogen reduction reaction

2023· article· en· W4386836254 sur OpenAlexaff
Xiaoyan Li, Man-Yi Duan, Pengfei Ou

Notice bibliographique

RevueNano Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisChemistryMonolayerSelectivityElectrochemistryDensity functional theoryTransition metalNitrogenSubstrate (aquarium)Inorganic chemistryElectrocatalystRational designCombinatorial chemistryNanotechnologyMaterials scienceComputational chemistryPhysical chemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discovery of metal-nitrogen centers as the active sites for electrolysis has aroused significant interest in utilizing single-atom catalysts for nitrogen reduction reaction (NRR). Properly designed nanostructured catalysts that strongly interact with nitrogen molecules (N 2 ) can promote adsorption and activation, thereby resulting in efficient catalysts with high stability, activity, and selectivity. In this study, using density functional theory calculations, we selected monolayer black phosphorus (BP) as the substrate and screened a series of single-atom transition metals confined in tri-coordinated and tetra-coordinated active centers (without and with N dopants) to electro-catalyze NRR. As a result, we have identified two promising candidates (Hf 1 -N 1 P 2 -1 and Tc 1 -N 4 ), which exhibit not only low overpotentials of 0.56 and 0.49 V but also high thermodynamic and electrochemical stability, as well as good selectivity towards NRR over the competing hydrogen evolution reaction. We also demonstrate the ability of Hf 1 -N 1 P 2 -1 and Tc 1 -N 4 to activate and hydrogenate N 2 by donating electrons and regulating charge transfer. This study not only predicts new BP-based promising catalysts but also provides guidance for the rational design of high-performance NRR electrocatalysts under ambient conditions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNano ResearchMême sujetAmmonia Synthesis and Nitrogen ReductionTravaux en français237 207