Optimized Surface Strain in L1<sub>0</sub>-Type Pt<sub>0.8</sub>Ga<sub>0.2</sub>Co Intermetallic Catalyst for Enhanced Oxygen Reduction in Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Tuning surface strain has been proven to be an efficient strategy for improving the kinetics of the oxygen reduction reaction of Pt–M electrocatalysts (M = non-noble metals). However, it remains a grand challenge to achieve optimal compressive strain, particularly on a platform of low-Pt nanocrystals. Herein, we report a novel approach involving the partial substitution of a Pt site with Ga, resulting in the development of a high-performance L1 0 -type Pt 0.8 Ga 0.2 Co intermetallic catalyst. The incorporation of Ga not only fine-tunes the surface strain to approach the optimum region of the theoretical volcano plot but also facilitates the formation of a more stable intermetallic structure dynamically. This enhancement significantly improves long-term electrochemical durability. Pt 0.8 Ga 0.2 Co/C exhibits a markedly improved intrinsic activity of 3.39 mA cm –2 and, more importantly, a high mass activity of 0.77 A mg Pt –1 at 0.90 V in a fuel cell, surpassing the performance of most previously reported L1 0 Pt-based intermetallics. Notably, catalytic durability is confirmed through only 28% mass activity loss after 30,000 potential cycles (vs 40% loss for the DOE target). This work paves the way for the development of promising low-Pt electrocatalysts for efficient energy conversion devices.
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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 ».