Innovative nanostructured BANB <sub>0.2</sub> IR <sub>0.8</sub> O <sub>3</sub> catalyst for oxygen evolution reaction in severe sulphuric acid environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, the deactivation of BaNb 0.2 Ir 0.8 O 3 nano catalyst in sulphuric acid environment was addressed. The BaNb 0.2 Ir 0.8 O 3 nano catalyst was synthesized using activated reactive synthesis (ARS) method. The synthesized material is intended to be used in the zinc electrowinning process to decrease the overpotential for the oxygen evolution reaction (OER), thus improving the energy efficiency of the process. ARS combines solid state reaction (SSR) with mechanosysnthesis techniques, that is, ball milling. The XRD analysis proved the formation of the crystalline structure after solid‐state reaction. High‐energy ball milling (HEBM) resulted in a decrease in crystallite size of the solid, composed of highly agglomerated nano particles. The particles were then deagglomerated using low‐energy milling, resulting in a 20‐fold increase in the specific surface area (SSA) of the powders compared to the initial SSR step. These catalysts could be deactivated by the formation of the BaSO 4 phase in a sulphuric acid environment. This challenge was tackled via partial leaching of Ba from the catalyst surface before the electrolysis process. XPS analysis was used to characterize the chemical composition of the catalyst. Electrochemical measurements showed that the new synthesis route, resulted in a twofold reduction in Tafel slope and improved catalytic activity and stability in sulphuric acid environment. The samples exhibited 230 and 280 mV overpotentials at two different current densities of 100 and 500 A/m 2 , respectively as well as a very good stability compared to the samples without Ba leaching.
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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 ».