Regulation Strategies for Fe−N−C and Co−N−C Catalysts for the Oxygen Reduction Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) and alkaline membrane fuel cells (AEMFCs) have received great attention as energy devices of the next generation. Accelerating oxygen reduction reaction (ORR) kinetics is the key to improve PEMFC and AEMFC performance. Platinum-based catalysts are the most widely used catalysts for the ORR, but their high price and low abundance limit the commercialization of fuel cells. Non-noble metal-nitrogen-carbon (M-N-C) is considered to be the most likely material class to replace Pt-based catalysts, among which Fe-N-C and Co-N-C have been widely studied due to their excellent intrinsic ORR performance and have made great progress in the past decades. With the improvement of synthesis technology and a deeper understanding of the ORR mechanism, some reported Fe-N-C and Co-N-C catalysts have shown excellent ORR activity close to that of commercial Pt/C catalysts. Inspired by the progress, regulation strategies for Fe-N-C and Co-N-C catalysts are summarized in this Review from 5 perspectives: (1) coordinated atoms, (2) environmental heteroatoms and defects, (3) dual-metal active sites, (4) metal-based particle promoters, and (5) curved carbon layers. We also make suggestions on some challenges facing Fe-N-C and Co-N-C research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».