Reshape Iron Nanoparticles Using a Zinc Oxide Nanowire Array for High Efficiency and Stable Electrocatalytic Nitrogen Fixation
Notice bibliographique
Résumé
As a type of century-old catalyst, the use of iron-based materials runs through the Haber–Bosch process and electrochemical synthesis of ammonia because of its excellent capability, low cost, and abundant reserves. How to continuously improve its catalytic activity and stability for electrochemical nitrogen fixation has always been a goal pursued by scientific researchers. Herein, we develop a free-standing iron-based catalyst, i.e., the iron nanoparticles with zinc oxide nanowire array support (Fe/ZnO NA), which exhibits a high ammonia yield of ∼54.81 μg h –1 mg cat. –1 and a Faradaic efficiency (FE) of ∼9.56% in a 0.5 M potassium hydroxide solution, along with good reusability and durability. Its electrocatalytic ability is superior to that of commercial Fe materials and most reported Fe-based catalysts, thus showing great competitiveness. This is because the ZnO NA not only supplies stable support for the homogeneous dispersion of Fe nanoparticles but also provides a very beneficial synergy to their catalytic activity. The work renews traditional iron-based catalysts and is thus of great significance for promoting the industrialization of electrochemical ammonia synthesis.
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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) | 0,000 | 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 ».