Tip‐Enhanced Oxygen Reduction on Pt@Ni Cones via Concentrated Electric and Magnetic Fields
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efficient oxygen reduction reaction (ORR) is crucial for energy conversion technologies, yet its sluggish kinetics remain a significant challenge. Beyond optimizing the catalyst's intrinsic properties, field effects can also profoundly impact the microenvironment at the catalyst/electrolyte interface, thereby affecting electrocatalytic performance. This study explores the tip‐enhanced ORR by leveraging the coupled effects of electric and magnetic fields at the reaction interface. The Pt‐loaded ferromagnetic Ni cone electrode generates strong localized electric fields that reorganize interfacial water molecules into a more ordered structure. This strengthens hydrogen bonding between the electrolyte and reaction intermediates, which in turn facilitates proton‐coupled electron transfer and accelerates the rate‐limiting *OH desorption into interfacial water matrix. Additionally, the amplified electric fields at tips accelerate OH − electromigration away from the catalyst surface, while the migration current couples with the concentrated magnetic fields near tips to drive strong magnetohydrodynamic flows. These intensified flows effectively enhance O 2 molecule delivery to wider electrode surface and facilitate better OH − product removal, thus improving the overall reaction efficiency. This strategy of concentrating both E/M fields using the field‐effect catalyst optimizes the ORR kinetics at the interface as well as the mass transport dynamics near interface, offering an effective approach for advancing ORR performance.
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 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 ».