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Enregistrement W4399323479 · doi:10.1021/acsaem.4c00259

Simple and Scalable Synthetic Route for Tunable Compositions of Multimetallic Oxyfluorides as Oxygen Evolution Reaction Catalysts

2024· article· en· W4399323479 sur OpenAlexafffund
Alexandre Terry, Samuel Mathiot, Amandine Guiet, Édouard Boivin, Zahra Goharibajestani, V. Maisonneuve, Annie Hémon‐Ribaud, Romain Moury, Nikolay Kornienko, Jérôme Lhoste

Notice bibliographique

RevueACS Applied Energy Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésCatalysisSimple (philosophy)ScalabilityOxygen evolutionComputer scienceOxygenChemical engineeringMaterials scienceChemistryDatabaseOrganic chemistryEngineeringPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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