(General Student Poster Award Winner, 2nd Place) Enhanced Oxygen Evolution Reaction Performance through Alkaline-Earth Metal Doped Fe-Rich Nano Dry-Petals: A Cost-Effective and Eco-Friendly Electrocatalyst Approach
Notice bibliographique
Résumé
The progress towards hydrogen production via electrolysis technologies rely on the advancement of economical, abundant, non-toxic, stable, and efficient non-precious metal catalysts for oxygen evolution reactions (OER). As the second most abundant metal on Earth, iron (Fe) offers a cost-effective alternative to more expensive OER catalysts derived from ruthenium (Ru), iridium (Ir), cobalt (Co) and nickel (Ni). However, Fe-based catalysts typically display limited OER activity. Here we present a unique strategy of introducing an alkaline-earth metal into Fe-rich crystal for the enhanced OER activity in alkaline condition. To achieve this, a facile method was developed to obtain a nano dry-petals structured M-FeOOH electrocatalyst. The optimized M-FeOOH electrocatalyst exhibits an impressively low overpotential of +259 mV at a current density of 10 mA cm-2 in 1.0 M KOH which was found to be superior to the pristine FeOOH electrode. Through a series of experiments and density functional theory (DFT) calculations, we reveal that the addition of an alkaline-earth metal to FeOOH as a dopant optimizes the electronic structure and free energy for adsorbed intermediates synergistically. As a result, the OER activity of the M-FeOOH electrocatalyst is significantly improved. Our results highlight the possibility of doping FeOOH OER catalysts using an affordable and eco-friendly approach, setting the stage for the development of advanced OER 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,018 |
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 ».