Simple and Scalable Synthetic Route for Tunable Compositions of Multimetallic Oxyfluorides as Oxygen Evolution Reaction Catalysts
Notice bibliographique
Résumé
This work suggests a simple and scalable synthetic route to prepare multimetallic oxyfluorides, without requiring high temperature, high pressure, and a specific atmosphere (F 2, N 2, Ar, vacuum, etc.). For that, tunable compositions of Ni 2+ –Co 2+ –Fe 3+ -based oxyfluorides Co (1– x )/2 Ni x /2 Fe 0.5 O 0.5 F 1.5 have been prepared by calcination at moderate temperature under ambient air of Co 1– x Ni x FeF 5 (H 2 O) 7 precursors, prepared beforehand through coprecipitation at room temperature, across the whole range of the solid solution (0 ≤ x ≤ 1). Structural and thermal analyses confirmed the successful substitution for both hydrated fluoride precursors and oxyfluorides. Finally, we evaluated the electrocatalytic performance of the different Ni 2+ –Co 2+ –Fe 3+ oxyfluorides for oxygen evolution reaction. Among these, the trimetallic Co 0.25 Ni 0.25 Fe 0.5 O 0.5 F 1.5 exhibits the lowest overpotential (290 and 370 mV respectively at 10 and 100 mA cm –2 ) and the highest specific activity (3.9 A m –2 at 1.53 V vs RHE). These results highlight the need for compositional tunability to maximize performance.
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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 | 0,001 |
| 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 ».