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Enregistrement W4402003794 · doi:10.1038/s41467-024-51976-5

Engineering active and robust alloy-based electrocatalyst by rapid Joule-heating toward ampere-level hydrogen evolution

2024· article· en· W4402003794 sur OpenAlexaff
Zhan Zhao, Jianpeng Sun, Xiang Li, Shiyu Qin, Chunhu Li, Zisheng Zhang, Zizhen Li, Xiangchao Meng

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceTaishan Scholar Foundation of Shandong Province
Mots-clésElectrocatalystAmpereAlloyJoule heatingJoule (programming language)Materials scienceHydrogenNanotechnologyChemistryMetallurgyPhysicsThermodynamicsElectrochemistryElectrodeCurrent (fluid)Composite materialPhysical chemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rational design of bimetallic alloy is an effective way to improve the electrocatalytic activity and stability of Mo-based cathode for ampere-level hydrogen evolution. However, it is still critical to realise desirable syntheses due to the wide reduction potentials between different metal elements and uncontrollable nucleation processes. Herein, we propose a rapid Joule heating method to effectively load RuMo alloy onto MoOx matrix. As-prepared catalyst exhibits excellent stability (2000 h @ 1000 mA cm−2) and ultralow overpotential (9 mV, 18 mV and 15 mV in 1 M KOH, 1 M PBS, 0.5 M H2SO4 solution, respectively) at 10 mA cm−2. Based on first-principle simulations and operando measurements, the impressive electrocatalytic stability and activity are investigated. And the role of rapid Joule heating method is highlighted and discussed in details. This study showcases rapid Joule heating as a feasible strategy to construct highly efficient alloy-based electrocatalysts. The rapid Joule heating method has been reported for rational design of bimetallic alloy (RuMo alloy) to improve the electrocatalytic activity and stability of Mo-based cathode for ampere-level alkaline hydrogen evolution.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations116
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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