Computational Engineering of Non‐van der Waals 2D Magnetene for Enhanced Oxygen Evolution and Reduction Reactions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non‐van der Waals two‐dimensional materials containing exposed transition metal atoms are promising catalysts for green energy storage and conversion. For instance, hematene and ilmenene have been successfully applied as catalysts. Building on these reports, this work is the first investigation of recently synthesized magnetene towards the Oxygen Evolution Reaction (OER) and Oxygen Reduction Reaction (ORR). Using Density Functional Theory (DFT) calculations, we unveil the mechanism, performance and ideal conditions for OER and ORR on magnetene. With overpotentials of η OER =0.50 V and η ORR =0.41 V, the material is not only a bifunctional catalyst, but also superior to state‐of‐the‐art systems such as Pt and IrO 2 . Additionally, its catalytic properties can be further enhanced through engineering strategies such as point defects and in‐plane compression. It reaches η ORR =0.28 V at a compressive strain of only 2 %, while the presence of Ni boosts it to η OER =0.39 V and η ORR =0.31 V, comparable to many reported single‐atom catalysts. Overall, this work demonstrates that magnetene is a promising bifunctional catalyst for applications such as regenerative fuel cells and metal‐air batteries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».