Ionomer-free Pt Microenvironment in Bimodal Carbon Scaffolds Generates Exceptional Oxygen Reduction Mass Activity in PEM Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Pt nanoparticles (NPs) on carbon are widely used as catalysts in polymer exchange membrane (PEM) fuel cell cathodes. However, the Nafion ionomer/binder can poison Pt and reduce its electrocatalytic activity. To solve this dilemma, a bimodal ball-and-stick carbon scaffold (BCS) was developed, consisting of spheres containing 3-D-interconnected primary mesopores (12 nm) housing Pt NPs, with Nafion found only on the sphere surfaces, creating an ionomer-free micro-environment that protects Pt from Nafion poisoning. These catalysts exhibit exceptionally high mass activities for oxygen reduction (ORR) that are retained after accelerated durability testing in a membrane-electrode-assembly, even demonstrating performance improvement. The transport of protons to Pt NPs occurs via water on the hydrophilic mesopore surfaces, verified by the pronounced effect of RH on ORR kinetics and excellent ORR activity even without any Nafion added. These findings establish a clear link between ionomer poisoning of Pt and ORR activity and highlight the effectiveness of combining specific carbon morphologies and oxygen-rich surfaces to produce ultra-high 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 | 0,000 |
| 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 ».