Building Fe atom–cluster composite sites using a site occupation strategy to boost electrochemical oxygen reduction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The high‐temperature pyrolysis process for preparing M–N–C single‐atom catalyst usually results in high heterogeneity in product structure concurrently contains multiscale metal phases from single atoms (SAs), atomic clusters to nanoparticles. Therefore, understanding the interactions among these components, especially the synergistic effects between single atomic sites and cluster sites, is crucial for improving the oxygen reduction reaction (ORR) activity of M–N–C catalysts. Accordingly, herein, we constructed a model catalyst composed of both atomically dispersed FeN 4 SA sites and adjacent Fe clusters through a site occupation strategy. We found that the Fe clusters can optimize the adsorption strength of oxygen reduction intermediates on FeN 4 SA sites by introducing electron‐withdrawing –OH ligands and decreasing the d‐band center of the Fe center. The as‐developed catalyst exhibits encouraging ORR activity with half‐wave potentials ( E 1/2 ) of 0.831 and 0.905 V in acidic and alkaline media, respectively. Moreover, the catalyst also represents excellent durability exceeding that of Fe–N–C SA catalyst. The practical application of Fe(Cd)–CN x catalyst is further validated by its superior activity and stability in a metal–air battery device. Our work exhibits the great potential of synergistic effects between multiphase metal species for improvements of single‐atom site catalysts.
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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 ».