Applications of Ferric Oxide in Water Splitting by Electrolysis: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
In water electrolysis, the use of an efficient catalyst derived from earth-abundant materials which is cost-effective and stable is essential for the economic sustainability of hydrogen production. A wide range of catalytic materials have been reported upon so far, among which Fe2O3 stands out as one of the most credible candidates in terms of cost and abundance. However, Fe2O3 faces several limitations due to its poor charge transfer properties and catalytic ability; thus, significant modifications are essential for its effective utilization. Considering the future of water electrolysis, this review provides a detailed summary of Fe2O3 materials employed in electrolytic applications with a focus on critically assessing the key electrode modifications that are essential for the materials’ utilization as efficient electrocatalysts. With this in mind, Fe2O3 was implemented in a heterojunction/composite, doped, carbon supported, crystal facet tuned system, as well as in metal organic framework (MOF) systems. Furthermore, Fe2O3 was utilized in alkaline, seawater, anion exchange membrane, and solid oxide electrolysis systems. Recently, magnetic field-assisted water electrolysis has also been explored. This comprehensive review highlights the fact that the applicability of Fe2O3 in electrolysis is limited, and hence, intense and strategically focused research is vital for converting Fe2O3 into a commercially viable, cost-effective, and efficient catalyst material.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».