Electrodeposition of PdPt Nanoparticles on Edges and S‐Vacancies in Exfoliated MoS<sub>2</sub> Nanosheets for Enhanced Hydrogen Evolution Activity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deposition of metal nanoparticles onto the molybdenum disulfide (MoS2) nanosheets is an efficient method to tune the electronic structure of the MoS2 and maximize its catalytic performance towards the hydrogen evolution reaction (HER). Herein, we report the electrodeposition of Pd and Pt nanoparticles onto desulfurized MoS2 nanosheets (MoS2–x) to achieve an improved HER activity in an acidic electrolyte. The initial MoS2 powder was exfoliated and isolated through centrifugation, followed by electrochemical desulfurization to create defect sites. Subsequently, Pt and Pd nanoparticles were electrodeposited onto the S‐vacancies of MoS2–x nanosheets. The resulting PdPt nanoparticles, with a diameter of 3.3 ±1.7 nm, were distributed across the surfaces of the nanosheets. A preferential deposition was evident at the edges of the nanosheets, particularly when Pd was deposited first followed by Pt. Owing to this preferential deposition of Pd and Pt and the synergistic interaction of MoS2–x with Pd and Pt, the prepared catalyst exhibited a low overpotential of 30 mV at 10 mA cm−2, which is 2.7× lower than the MoS2–x alone. The prepared catalyst exhibited a 1.7× increase in the mass activity at 20 mV overpotential, relative to that of a commercial Pt/C nanocatalyst, showcasing its promising potential as an alternative catalyst.
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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 ».