Achieving High OER Performance by Tuning the Co/Mn Content in Prussian Blue Analogues
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.
Notice bibliographique
Résumé
The need for efficient, economical, and clean energy systems is increasing, and as a result, interest in water-splitting techniques to produce green hydrogen is also increasing. However, the sluggish kinetics of the oxygen evolution reaction (OER) hinders the practical application and widespread use of water-splitting technologies; therefore, to address this challenge, it is essential to develop cost-effective and efficient OER catalysts. In this work, we have synthesized an inexpensive and tunable FeCoMn Prussian blue analogue (PBAs) as an efficient OER catalyst via a straightforward process. The ratio of the Co and Mn to optimize the electrochemical performance, and as a result, the FeCo 0.41 Mn 0.42 PBA catalyst demonstrated the best electrochemical performance (260/304 mV overpotential at 10/50 mA cm –2, a low Tafel slope of 48 mV dec –1 and a good stability of 72 h at 10 mA cm –2 ). Additionally, X-ray absorption spectroscopy (XAS) measurements and density functional theory (DFT) calculations suggest that the FeCo 0.41 Mn 0.42 PBA possesses the optimized electronic density distribution at the active site (Co), and the doping of Mn and Fe can not only increase the electricity conductivity but also activate the critical H 2 O deprotonation step.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle