Field‐Controlled Hydroxide Dynamics Drive High‐Valence Surface Reconstruction of Ferromagnetic Alloy Nanocones Toward Efficient Oxygen Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transition metal catalysts undergo dynamic surface reconstruction during the oxygen evolution reaction (OER), yet kinetic barriers inherently restrict the formation of high‐valent active species. Here, nanocone‐structured CoFeNi catalysts are designed to synergistically couple electric and magnetic field effects, tailoring interfacial microenvironments for efficient surface reconstruction. The nanocone tips generate intense localized electric fields that concentrate OH − ions, while their curvature amplifies magnetic flux density to extend the OH − distribution. In situ Raman and ATR‐FTIR spectroscopic analyses confirm that this near‐field coupling enriches interfacial OH − , accelerating metal hydroxylation and deprotonation by optimizing proton‐coupled electron transfer (PCET) kinetics. This synergy drives rapid reconstruction of the catalyst surface, promoting the formation of high‐valent Co 4+ species and activating the lattice oxygen mechanism essential for efficient OER. Electrochemical performance confirms that this high‐activity reconstruction leads to a 400% increase in current density at 1.57 V versus RHE under half‐cell conditions, along with a stable operation at 500 mA cm −2 (1.93 V) for over 500 h in a water electrolyzer. By correlating OH − dynamics with PCET‐mediated Co 4+ activation, this study demonstrates morphology‐engineered field manipulation as an effective approach to drive catalyst reconstruction.
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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 ».