MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386881583 · doi:10.1021/jacs.3c05371

Engineering Molecular Heterostructured Catalyst for Oxygen Reduction Reaction

2023· article· en· W4386881583 sur OpenAlexaff
Chang Chen, Yifan Li, Aijian Huang, Xuerui Liu, Jiazhan Li, Yu Zhang, Zhiqiang Chen, Zewen Zhuang, Yue Wu, Weng‐Chon Cheong, Xin Tan, Kaian Sun, Zhiyuan Xu, Di Liu, Zhiguo Wang, Kebin Zhou, Chen Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Postdoctoral Program for Innovative TalentsBeijing Municipal Natural Science FoundationChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistryCatalysisOxygen reduction reactionReduction (mathematics)Molecular oxygenOxygenChemical engineeringCombinatorial chemistryNanotechnologyOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introducing a second metal species into atomically dispersed metal–nitrogen–carbon (M–N–C) catalysts to construct diatomic sites (DASs) is an effective strategy to elevate their activities and stabilities. However, the common pyrolysis-based method usually leads to substantial uncertainty for the formation of DASs, and the precise identification of the resulting DASs is also rather difficult. In this regard, we developed a two-step specific-adsorption strategy (pyrolysis-free) and constructed a DAS catalyst featuring FeCo “molecular heterostructures” (FeCo-MHs). In order to rule out the possibility of the two apparently neighboring (in the electron microscopy image) Fe/Co atoms being dispersed respectively on the top/bottom surfaces of the carbon support and thus forming “false” MHs, we conducted in situ rotation (by 8°, far above the critical angle of 5.3°) and directly identified the individual FeCo-MHs. The formation of FeCo-MHs could modulate the magnetic moments of the metal centers and increase the ratio of low-spin Fe(II)–N 4 moiety; thus the intrinsic activity could be optimized at the apex of the volcano-plot (a relationship as a function of magnetic moments of metal–phthalocyanine complexes and catalytic activities). The FeCo-MHs catalyst displays an exceptional ORR activity ( E 1/2 = 0.95 V) and could be used to construct high-performance cathodes for hydroxide exchange membrane fuel cells and zinc–air batteries.

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 seuil0,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations81
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Chemical SocietyMême sujetElectrocatalysts for Energy ConversionTravaux en français237 207