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Enregistrement W4387798333 · doi:10.1007/s40820-023-01195-2

Engineering Fe-N4 Electronic Structure with Adjacent Co-N2C2 and Co Nanoclusters on Carbon Nanotubes for Efficient Oxygen Electrocatalysis

2023· article· en· W4387798333 sur OpenAlexafffund
Mingjie Wu, Xiaohua Yang, Xun Cui, Ning Chen, Lei Du, Mohamed Cherif, Fu‐Kuo Chiang, Amir Hassanpour, François Vidal, Sasha Omanovic, Yingkui Yang, Shuhui Sun, Gaixia Zhang

Notice bibliographique

RevueNano-Micro Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureCanadian Light Source (Canada)McGill UniversityInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaShanghai Jiao Tong UniversityCentre québécois sur les matériaux fonctionnelsInstitut national de la recherche scientifiqueNational Natural Science Foundation of ChinaÉcole de technologie supérieureMcGill University
Mots-clésElectrocatalystNanoclustersCatalysisBifunctionalElectrochemistryCarbon nanotubeOxygenTransition metalMaterials scienceChemistryOxygen evolutionChemical engineeringInorganic chemistryNanotechnologyPhotochemistryPhysical chemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Regulating the local configuration of atomically dispersed transition-metal atom catalysts is the key to oxygen electrocatalysis performance enhancement. Unlike the previously reported single-atom or dual-atom configurations, we designed a new type of binary-atom catalyst, through engineering Fe-N4 electronic structure with adjacent Co-N2C2 and nitrogen-coordinated Co nanoclusters, as oxygen electrocatalysts. The resultant optimized electronic structure of the Fe-N4 active center favors the binding capability of intermediates and enhances oxygen reduction reaction (ORR) activity in both alkaline and acid conditions. In addition, anchoring M–N–C atomic sites on highly graphitized carbon supports guarantees of efficient charge- and mass-transports, and escorts the high bifunctional catalytic activity of the entire catalyst. Further, through the combination of electrochemical studies and in-situ X-ray absorption spectroscopy analyses, the ORR degradation mechanisms under highly oxidative conditions during oxygen evolution reaction processes were revealed. This work developed a new binary-atom catalyst and systematically investigates the effect of highly oxidative environments on ORR electrochemical behavior. It demonstrates the strategy for facilitating oxygen electrocatalytic activity and stability of the atomically dispersed M–N–C catalysts.

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 seuil0,003

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations53
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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