Regulating the Electronic Synergy of Asymmetric Atomic Fe Sites with Adjacent Defects for Boosting Activity and Durability toward Oxygen Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The oxygen reduction reaction (ORR) plays a fundamental role in sustainable energy technologies. However, the creation of non‐precious metal electrocatalysts with high ORR activity and durability under all pH conditions is of great significance but remains challenging. Herein, the aim is to overcome this challenge by creating a Fe single atom catalyst on a 2D defect‐containing nitrogen‐doped carbon support (Fe 1 /DNC) via a microenvironment engineering strategy. Microkinetic modeling reveals that FeN 4 (OH) moieties are the real active sites under reaction conditions. Due to the synergistic promotion effect of denser accessible FeN 4 (OH) moieties and defect‐induced electronic properties, Fe 1 /DNC catalyst achieves extraordinary ORR activity under alkaline, acidic, and neutral conditions, with half‐wave potentials of 0.95, 0.82, and 0.70 V, respectively. Moreover, a negligible performance decay is observed with this Fe catalyst in stability and methanol tolerance tests. Zn‐air battery employing Fe 1 /DNC delivers remarkable peak power density and long‐term operational durability. Theoretical analysis provides compelling evidence that the defects adjacent to FeN 4 (OH) moieties can endow an inductive effect to reshape electronic properties to balance the OOH* formation and OH* reduction. This work offers insight into the regulation of asymmetric coordination structure and electronic properties of metal sites for boosting electrocatalytic activity and stability.
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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 ».