Tuning Binding Strength of Multiple Intermediates towards Efficient pH‐universal Electrocatalytic Hydrogen Evolution by Mo <sub>8</sub> O <sub>26</sub> ‐NbN <sub>x</sub> O <sub>y</sub> Heterocatalysts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Developing efficient and robust hydrogen evolution reaction (HER) catalysts for scalable and sustainable hydrogen production through electrochemical water splitting is strategic and challenging. Herein, heterogeneous Mo 8 O 26 ‐NbN x O y supported on N‐doped graphene (defined as Mo 8 O 26 ‐NbN x O y /NG) is synthesized by controllable hydrothermal reaction and nitridation process. The O‐exposed Mo 8 O 26 clusters covalently confined on NbN x O y nanodomains provide a distinctive interface configuration and appropriate electronic structure, where fully exposed multiple active sites give excellent HER performance beyond commercial Pt/C catalyst in pH‐universal electrolytes. Theoretical studies reveal that the Mo 8 O 26 ‐NbN x O y interface with electronic reconstruction affords near‐optimal hydrogen adsorption energy and enhanced initial H 2 O adsorption. Furthermore, the terminal O atoms in Mo 8 O 26 clusters cooperate with Nb atoms to promote the initial H 2 O adsorption, and subsequently reduce the H 2 O dissociation energy, accelerating the entire HER kinetics.
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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 ».