Strain-Controlled Intermetallic PtZn Nanoparticles via N-Doping Propel Highly Efficient Oxygen Reduction Electrocatalysis
Notice bibliographique
Résumé
Targeting high-performance yet cost-effective Pt-based catalysts with low Pt usage and high Pt utilization remains a big challenge in the oxygen reduction reaction (ORR) electrocatalysis. In this work, we demonstrate delicate engineering of strain control via N-doping in ordered PtZn intermetallic nanoparticles supported on N-doped carbon (PtZnN/NC). Benefiting from the ameliorated compressive strain and consequently greatly optimized electronic structures, PtZnN/NC displays ultrahigh ORR activity and durability in both acidic and alkaline media, with respective high mass activities of 297.5 and 80.7 A g Pt –1 at 0.9 V RHE, exceeding those of benchmark Pt/C by 8.3- and 2.8-folds. Theoretical calculations reveal that the N-doping effectively lowers the d-band center of PtZnN, resulting in loose binding of *OH on the PtZnN surface, which facilitates the potential-determining step with a reduced energy barrier. This work successfully offers strategic guidance for strain equilibration in alloys via N-doping toward the rational design of advanced electrocatalysts.
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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 ».