Engineering Molecular Heterostructured Catalyst for Oxygen Reduction Reaction
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».