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Enregistrement W4412697337 · doi:10.1002/advs.202509415

Advances in Stabilizing Spinel Cobalt Oxide‐Based Catalysts for Acidic Oxygen Evolution Reaction

2025· review· en· W4412697337 sur OpenAlexaff
Chengli Rong, Qian Sun, Jiexin Zhu, Hamidreza Arandiyan, Zongping Shao, Yuan Wang, Yuan Chen

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilAustralian Government
Mots-clésCatalysisSpinelCobaltCobalt oxideOxygen evolutionOxideMaterials scienceRedoxChemical engineeringChemistryNanotechnologyInorganic chemistryElectrochemistryPhysical chemistryMetallurgyElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oxygen evolution reaction (OER) is pivotal to sustainable energy storage and conversion technologies. Yet, its sluggish kinetics in acidic media and reliance on expensive noble metal catalysts limit its efficiency in these applications. Spinel cobalt(II, III) oxide (Co3O4)‐based catalysts are cost‐effective alternatives with high theoretical catalytic activity. However, their practical deployment is hindered by their poor stability in acidic electrolytes. This review critically examines recent advances in enhancing the stability of spinel Co3O4‐based catalysts for acidic OER. The fundamental reaction mechanisms of acidic OER are first analyzed to illustrate how different catalyst design strategies can be used to improve their stability. Next, five key catalyst design strategies reported in recent studies are summarized: 1) constructing protective surface layers, 2) modulating reaction pathways, 3) controlling cobalt redox dynamics, 4) tuning cobalt‐oxygen covalency, and 5) stabilizing lattice oxygen. Further, recent research progress in understanding the structure‐activity‐stability relationship of spinel Co3O4‐based catalysts is summarized, with a focus on identifying their catalytically active sites, tracking surface reconstruction, and elucidating degradation mechanisms. This review ends with a discussion of future research directions for addressing key challenges in realizing durable, high‐performance Co3O4‐based catalysts for acidic OER applications.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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