Experimental and Computational Insights into the Overall Water Splitting Reaction by the Fe–Co–Ni–P Electrocatalyst
Notice bibliographique
Résumé
Nonprecious transition-metal phosphides (TMPs) are versatile materials with tunable electronic and structural properties that could be promising as catalysts for energy conversion applications. Despite the facts, TMPs are not explored thoroughly to understand the chemistry behind their rich catalytic properties for the water splitting reaction. Herein, spiky ball-shaped monodispersed TMP nanoparticles composed of Fe, Co, and Ni are developed and used as efficient electrocatalysts for hydrogen and oxygen evolution reaction (HER, OER), and overall water splitting in alkaline medium; and their surface chemistry was explored to understand the reaction mechanism. The optimized Fe 0.5 CoNi 0.5 P catalyst shows attractive activities of HER and OER with low overpotentials and Tafel slopes, and with high mass activities, turnover frequencies, and exchange current densities. When applied to overall water splitting, the electrolyzer Fe 0.5 CoNi 0.5 P||Fe 0.5 CoNi 0.5 P cell can reach a 10 mA cm –2 current density at cell voltages of only 1.52 and 1.56 V in 1.0 M and 30 wt % KOH, respectively, much lower than those of commercial IrO 2 ||Pt/C. The optimized electrolyzer with sizable numbers of chemically active sites exhibits superior durability up to 70 h and 5000 cycles in 1.0 M KOH and can attain a current density as high as 1000 mA cm –2, showing a class of efficient bifunctional electrocatalysis. Experimental and density functional theory-based mechanistic analyses reveal that surface reconstruction takes place in the presence of KOH to form the TMP precatalyst, which results in high coverage of oxygen active species for the OER with a low apparent activation energy ( E a ) for conversion of *OOH to O 2 . These also evidenced the thermoneutral adsorption of H* for the efficient HER half-reaction.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».