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Enregistrement W4405249297 · doi:10.1002/eom2.12510

Enhanced Urea Oxidation Reaction Through Layered Double Hydroxides: Insights From <scp>ZIF</scp>‐67‐Derived Nanostructures

2024· article· en· W4405249297 sur OpenAlexafffund
Yuri Jeon, Jury J. Medvedev, Yeeun Seong, Xenia Medvedeva, Cheongwon Bae, Jeongeon Kim, Anna Klinkova, Juyeong Kim

Notice bibliographique

RevueEcoMat · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooNational Research Foundation of KoreaKorea Basic Science InstituteNational Research Foundation
Mots-clésLayered double hydroxidesNanostructureChemical engineeringUreaRedoxMaterials scienceChemistryNanotechnologyInorganic chemistryHydroxideOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Layered double hydroxides (LDHs) are ionic layered compounds characterized by anion‐containing intermediate regions within positively charged brucite‐like layers. LDHs have shown high electrochemical activity in energy conversion systems such as batteries and fuel cells. In this study, we developed a hierarchically porous nanostructure derived from zeolitic imidazolate framework‐67, which was subsequently transformed into an LDH structure with varying Ni concentrations. We precisely controlled the Ni‐to‐Co ratio within the LDH structure and investigated how different mole fractions of Co and Ni influence catalytic activity and selectivity for the electrochemical urea oxidation reaction (UOR). LDH structures with low Ni content (up to 40%) demonstrated high activity and selectivity for O 2 due to their structural instability and the predominant oxygen evolution reaction (OER) originating from ZIF‐67. In contrast, LDHs with high Ni content (over 60%) supressed OER and exhibited enhanced activity for UOR. The resulting hollow structure with an expanded electrochemically active surface in LDHs with high Ni content could improve mass transport and diffusion at the electrode interface, leading to better reaction kinetics and higher current densities. These findings provide a foundational design guideline for metal–organic framework‐derived nanostructure in UOR. image

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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