Engineering <i>d–p</i> Orbital Hybridization in Mo‐O Species of Medium‐Entropy Metal Oxides as Highly Active and Stable Electrocatalysts toward Ampere‐Level Water/Seawater Splitting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Optimizing the electronic structure of electrocatalysts is of particular importance to enhance the intrinsic activity of active sites in water/seawater. Herein, a series of medium‐entropy metal oxides of X(NiMo)O 2 /NF (X = Mn, Fe, Co, Cu and Zn) is designed via a rapid carbothermal shocking method. Among them, the optimized medium‐entropy metal oxide (FeNiMo)O 2 /NF delivered remarkable HER performance, where the overpotentials as low as 110 and 141 mV are realized at 1000 mA cm −2 (@60 °C) in water and seawater. Meanwhile, medium‐entropy metal oxide (FeNiMo)O 2 /NF only required overpotentials of as low as 330 and 380 mV to drive 1000 mA cm −2 for OER in water and seawater (@60 °C). Theoretical calculations showed that the multiple‐metal synergistic effect in medium‐entropy metal oxides can effectively enhance the d–p orbital hybridization of Mo─O bond, reduce the energy barrier of H * adsorbed at the Mo sites. Meanwhile, Fe sites in medium‐entropy metal oxide can act as the real OER active center, resulting in a good bifunctional activity. In all, this work provides a feasible strategy for the development of highly active and stable medium‐entropy metal oxide electrocatalysts for ampere‐level water/seawater splitting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».