(<i>Invited</i>) Rational Design of Efficient Electrocatalysts for Low-Cost, Sustainable Hydrogen Production and Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen fuel cells offer several advantages, including high efficiency, high energy density, and zero emissions, making them a key technology for a sustainable future. However, the widespread commercial adoption of fuel cells still faces significant challenges, primarily due to their high cost, which is largely attributed to the use of expensive platinum group metal (PGM) catalysts. In this talk, I will first briefly present our work on developing low-Pt catalysts, including various unique nanostructured Pt nanowires, nanotubes, and single atoms, to significantly enhance the activity and stability of Pt-based catalysts for the oxygen reduction reaction (ORR) in fuel cells. I will then focus on our efforts to develop inexpensive and highly active PGM-free catalysts (e.g., Fe/N/C) and hybrid catalysts, aimed at replacing rare and costly Pt-based catalysts in fuel cells. Finally, I will introduce our recent research on green hydrogen production, focusing on Pt single atom and non-precious metal catalysts for water splitting in acidic and alkaline media, respectively. References Liu, Z. Pu, G. Zhang, S. Sun, et al, Angewandte Chemie, 202414021 (2025). Liu, Z. Pu, G. Zhang, S. Sun, et al, SusMat, e246 (2024). Zhang, S. Sun, Nature Sustainability, 6, 729 (2023). P. Dodelet, G. Zhang, S. Sun et al, Energy Environmental Science, 14, 1034 (2021). Zhang, S. Sun, et al, Advanced Energy Materials, 10, 2000075 (2020). Zhang, S. Sun, J.P. Dodelet, et al, Energy Environmental Science, 12, 3015 (2019). Chenitz, G. Zhang, J.P.Dodelet, e. al, Energy Environmental Science, 11, 365 (2018). Zhang, S. Sun, J.P. Dodelet, et al, Nano Energy, 29, 111,125 (2016). Yang, G. Zhang, S. Sun, et al, ACS Applied Materials & Interfaces., 12, 13739 (2020). Yang, G. Zhang, S. Sun, et al, Applied Catalysis B: Environmental., 264, 118523 (2020). Liu, Z. Pu, G. Zhang, S. Sun, et al, Coordination Chemistry Reviews, 521, 216145 (2024). Pu, G. Zhang, S. Sun, US Patent App. 18/312,672 (2023). Wang, G. Zhang, S. Sun, et al, Small, 18, 2105803 (2022). Wang, G. Zhang, S. Sun, et al, Nano-Micro Letters, 14, 1, 120 (2022). Figure 1
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,021 |
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 ».