Biological Neural Network‐Inspired Micro/Nano‐Fibrous Carbon Aerogel for Coupling Fe Atomic Clusters With Fe‐N <sub>4</sub> Single Atoms to Enhance Oxygen Reduction Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nitrogen‐coordinated metal single atoms catalysts, especially with M‐N 4 configuration confined within the carbon matrix, emerge as a frontier of electrocatalytic research for enhancing the sluggish kinetics of oxygen reduction reaction (ORR). Nevertheless, due to the highly planar D 4h symmetry configuration in M‐N 4 , their adsorption behavior toward oxygen intermediates is limited, undesirably elevating the energy barriers associated with ORR. Moreover, the structural engineering of the carbon substrate also poses significant challenges. Herein, inspired by the biological neural network (BNN), a reticular nervous system for high‐speed signal processing and transmitting, a comprehensive structural biomimetic strategy is proposed for tailoring Fe‐N 4 single atoms (Fe SAs) coupled with Fe atomic clusters (Fe ACs) active sites, which are anchored onto chitosan microfibers/nanofibers‐based carbon aerogel (CMNCA‐Fe SA+AC ) with continuous conductive channels and an oriented porous architecture. Theoretical analysis reveals the synergistic effect of Fe SAs and Fe ACs for optimizing their electronic structures and expediting the ORR. The ingenious biomimetic strategy will shed light on the topology engineering and structural optimization of efficient electrocatalysts for advanced electrochemical energy conversion devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».