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Enregistrement W4401537485 · doi:10.1016/j.susmat.2024.e01090

Highly efficient nanosized MoS2/MoP heterocatalyst for enhancing hydrogen evolution reaction over a wide pH range

2024· article· en· W4401537485 sur OpenAlex
Mingyuan Zhu, Lijun Yu, Simiao Sha, Riyue Ge, Chi Cheng, Liming Dai, Sean Li, Bin Liu, Zhixue Qu, Wenxian Li

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSustainable materials and technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesProgram for Professor of Special Appointment (Eastern Scholar) at Shanghai Institutions of Higher LearningChip Unsworth ScholarshipArcelorCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAustralian Research CouncilTianjin Postdoctoral Science FoundationR&D Systems
Mots-clésMaterials scienceRange (aeronautics)HydrogenChemistryChemical engineeringNanotechnologyComposite materialOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy consumption associated with the catalysts contributes partly to the high ohmic resistance arising from the low conductivity of the catalyst and poor charge transfer between nanoparticles, which has been difficult to study due to the complicated nanostructured framework of the catalysts. We constructed a novel heterostructure electrocatalyst (MoS 2 /MoP@NC) composed of nanosized MoS 2 /MoP heterostructures anchoring on hierarchical N-doped carbon for smoothing electron transfer in boosting hydrogen evolution reaction (HER). With the merits of large surface area, rapid charge transfer, and optimized electronic structure induced by charge transfer across the sufficient interface, the optimal MoS 2 /MoP@NC (MoSP) catalyst shows a competitive overpotential of 140 (0.5 M H 2 SO 4 ), 76 (1.0 M KOH), and 103 mV (0.5 M NaCl &1.0 M KOH) at 10 mA cm −2 , respectively. Raman experiment and Density functional theory (DFT) calculations reveal the formation of Mo-S-Mo bonds between MoS 2 and MoP, which favor enhancing the Femi level to facilitate the electron transfer, therefore regulating the electronic structure for the optimization of adsorption energy of hydrogen intermediate. Based on the experimental results, we constructed an energy consumption model of catalysts, where energy consumption comes from three aspects. The heterostructure design decreases the energy consumption of the catalysts greatly compared to the single-phase Mo-based catalyst of MoS 2 (78.0%) and MoP (45.2%) in alkaline electrolytes. • The catalyst (MoS 2 /MoP@NC) exhibits excellent catalytic performance for HER in acidic and alkaline electrolytes. • An energy consumption model of catalysts was constructed based on experimental data. • The design of MoS 2 /MoP@NCeffectively reduces three sources of energy consumption of catalysts in water electrolysis.

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.

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)0,000
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,205 · 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