Heteroatom-Doped Carbon Nanomaterials Derived from Black Liquor for Electrochemical Oxygen Reduction Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Black liquor is hazardous and one of the main byproducts in the pulp and paper industry. Its primary constituent is lignin, a carbon-based molecule serving as a precursor for the synthesis of nanostructured carbon materials. Herein, we have used black liquor as a precursor to synthesize high surface area carbons for use as electrochemical oxygen reduction reaction (ORR) catalysts. The materials were activated by a NaOH treatment and subsequently nitrogen-doped by mixing with dicyandiamide, followed by pyrolysis. Synthesis resulted in catalyst materials that showed high specific surface area (1807 and 1228 m 2 g –1, respectively), high surface nitrogen content (6.7 and 5.1 at. %, respectively), and the inclusion of chromium and sulfur impurities that originated from the black liquor. The black liquor-based catalyst exhibited high ORR activity in alkaline media with a half-wave potential ( E 1/2 ) of 780 mV and an onset potential ( E onset ) of 900 mV versus RHE. The resultant Zn–air battery delivered a high peak power density of 112 mW cm –2 at 171 mA cm –2 and a specific capacity of 633 mAh g –1 .
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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 ».