Vacancy-Activated Surface Reconstruction of Perovskite Nanofibers for Efficient Lattice Oxygen Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Inducing the surface reconstruction of perovskites to promote the oxygen evolution reaction (OER) has garnered increasing attention due to the enhanced catalytic activities caused by the self-reconstructed electroactive species. However, the high reconstruction potential, limited electrolyte penetration, and accessibility to the perovskite surface greatly hindered the formation of self-reconstructed electroactive species. Herein, trace Ce-doped La 0.95 Ce 0.05 Ni 0.8 Fe 0.2 O 3−δ nanofibers (LCNF-NFs) were synthesized via electrospinning and postcalcination to boost surface reconstruction. The upshift of the O 2p band center induced by the rich oxygen vacancies lowered the reconstruction potential, and the specific one-dimensional nanostructure effectively enabled enhanced electrolyte accessibility and permeation to the LCNF-NFs. These collectively caused massive in situ generation of self-reconstructed electroactive Ni/FeO(OH) species on the surface. As a result, the surface-reconstructed LCNF-NFs exhibited accelerated lattice kinetics with a comparatively lower Tafel slope of 50.12 mV dec –1, together with an overpotential of only 342.3 mV to afford a current density of 10 mA cm –2 in 0.1 M KOH, which is superior to that of pristine LaNi 0.8 Fe 0.2 O 3−δ nanoparticles (NPs) and the same stoichiometric La 0.95 Ce 0.05 Ni 0.8 Fe 0.2 O 3−δ NPs, commercial IrO 2, and most of the state-of-the-art OER electrocatalysts. This study provided deep insights into the surface reconstruction behaviors induced by oxygen defects and an intellectual approach for constructing electroactive species in situ on perovskites for various energy storage and 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 ».