Synergistic Effect of MoO<sub>2</sub>–Ni<sub>3</sub>(PO<sub>4</sub>)<sub>2</sub> Heterostructures In Situ Grown on Nickel Foam Enhances the Efficiency of Hydrogen Evolution Reaction in Simulated Seawater
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen (H 2 ) with a high gravimetric energy density (142 MJ/kg) and zero carbon emissions is a green energy source. The electrocatalytic hydrogen evolution reaction (HER) is a prominent strategy for hydrogen production, and the essential technology of electrocatalysts focuses on creating catalysts that are highly efficient, cost-effective, and excellently stable. Herein, a heterostructure electrode/catalyst consisting of MoO 2 –Ni 3 (PO 4 ) 2 /NF (where NF = nickel foam) was fabricated using (NH 4 ) 6 [NiMo 9 O 32 ]·6H 2 O as precursor via a two-step method utilizing hydrothermal synthesis and chemical vapor deposition (CVD). Thanks to the remarkable synergistic effect occurring at the interfaces of the heterostructure, the catalytic efficiency of MoO 2 –Ni 3 (PO 4 ) 2 /NF can outperform that of other catalyst materials. In particular, the MoO 2 –Ni 3 (PO 4 ) 2 /NF electrode exhibits overpotentials of 66 and 258 mV at 10 mA cm –2, along with low Tafel slopes of 56.03 and 85.32 mV/dec in 1 mol/L KOH and simulated seawater electrolyte, respectively. Density functional theory calculations (DFT) validate that the Gibbs free energy (Δ G H* ) values for hydrogen adsorption of MoO 2 (110)/Ni 3 (PO 4 ) 2 (−222) with 0.033 eV are much closer to zero, similar to Pt/C. In situ FTIR spectra indicate that the synergistic effect of MoO 2 (110)/Ni 3 (PO 4 ) 2 (−222) can further create more catalytic active sites and modulate intermediate H* adsorption to promote the HER process. Overall, this study highlights the potential of nanostructured MoO 2 –Ni 3 (PO 4 ) 2 heterostructures for application in efficient hydrogen production under seawater conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».