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Enregistrement W4408567690 · doi:10.1016/j.electacta.2025.146067

Cu-doped titanium suboxide fuel cell catalyst support prepared by sol-gel method: Unveiling the role of Cu as a lone dopant

2025· article· en· W4408567690 sur OpenAlexafffund
Fanqi Kong, Reza Alipour Moghadam Esfahani, Oliver K.L. Strong, Iraklii I. Ebralidze, Andrew J. Vreugdenhil, E. Bradley Easton

Notice bibliographique

RevueElectrochimica Acta · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensTrent UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésSuboxideDopantTitaniumCatalysisDopingMaterials scienceFuel cellsInorganic chemistryChemical engineeringNuclear chemistryChemistryMetallurgyOxideOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Sol-gel synthesis of Cu-doped titanium suboxide (TOC) with a high surface area. • Cu as a lone dopant effectively reduces the band gap but is susceptible to leaching. • Strong metal support interaction helps anchor Pt catalyst particles TOC support. • Pt/TOC has higher stability and oxygen reduction reaction activity compared to Pt/C. In this study, we demonstrate a facile synthetic approach for a bottom-up sol-gel method for the preparation of a non-carbonaceous Cu-doped Ti 4 O 7 suboxide (TOC) fuel cell catalyst support. In addition, we seek to achieve a better understanding of the role of Cu as a dopant and reveal its contribution to activity and stability in Pt/TOC during the oxygen reduction reaction (ORR) and corresponding accelerated stress tests (ASTs). The Pt/TOC catalyst showed an enhanced activity and stability over commercial Pt/C due to the strong metal support interaction between TOC and Pt. This enabled the catalyst to retain its oxygen reduction performance after extended load cycling tests. Thus, Cu as a lone dopant was effective in promoting oxygen vacancies and greatly reduces the electronic bandgap, however Cu was prone to leaching after repeated cycling protocols. Finally, we also observed a relatively decreased stability compared to our previous dual-doped systems, highlighting the importance of incorporating a secondary dopant species for synergistic effects in stability and activity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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