Improving Oxygen Reduction Reaction Activity through Defect Engineering of Atomically Dispersed Iron Electrocatalysts for Proton Exchange Membrane Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Atomically dispersed and nitrogen-coordinated iron catalysts(Fe-N-Cs) have the potential as an alternative to platinum-group metal catalysts for the oxygen reduction reaction (ORR). However, in the context of practical proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) applications, the membrane electrode assembly (MEA) performances of Fe-N-Cs remain unsatisfactory. To address this issue, a defect engineering strategy has been developed to prepare high-performance PEMFC MEAs using atomically dispersed Fe-N-C catalysts. This strategy involves the use of a zeolitic imidazolate framework (ZIF)-derived nitrogen-doped carbon with additional CO2 activation to create atomically dispersed iron sites with a controlled number of defects. By adjusting the extent of defect formation in the carbon plane using CO2 activation, it is anticipated that changes in the oxidation state and spin state of the Fe center will modify the electronic structure of the Fe-N4 active sites. The Fe-N-C species with the optimal number of defect sites exhibit excellent ORR performance with a high half-wave potential of 0.83 V in 0.5 M H2SO4. Fine-tuning the number of defects can be optimized the ORR activity by adjusting the contribution of the Fe d-orbitals to the reaction intermediate binding energies. The resulting MEA based on the defect-engineered Fe-NC catalyst exhibits remarkable peak power densities in both H2/O2 and H2/air fuel cells, making it one of the most active atomically dispersed catalyst materials at the MEA level.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».