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Enregistrement W4413915288 · doi:10.3390/catal15090827

Tuning High-Entropy Oxides for Oxygen Evolution Reaction Through Electrocatalytic Water Splitting: Effects of (MnFeNiCoX)3O4 (X = Cr, Cu, Zn, and Cd) on Electrocatalytic Performance

2025· article· en· W4413915288 sur OpenAlexaff
Milad Zehtab Salmasi, Amir Narimani, Ali Omidkar, Hua Song

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxygen evolutionWater splittingMaterials scienceChemical engineeringInorganic chemistryChemistryElectrochemistryPhysical chemistryCatalysisElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research presents the development of spinel-type high-entropy oxide (HEO) catalysts with the general composition (MnFeNiCoX)3O4, where X represents Cr, Cu, Zn, and Cd, synthesized through a solution combustion method. The impact of the fifth metal element on the oxygen evolution reaction (OER) was systematically explored using structural, morphological, and electrochemical characterization techniques. Among the various compositions, the Cr-containing catalyst, (MnFeNiCoCr)3O4, displayed outstanding electrocatalytic behavior, delivering a notably low overpotential of 323 mV at a current density of 10 mA/cm2 in 1.0 M KOH—surpassing the performance of benchmark RuO2. Additionally, this material exhibited the smallest Tafel slope (56 mV/dec), the greatest double-layer capacitance (3.35 mF/cm2), and the most extensive electrochemically active surface area, all indicating enhanced charge transfer capability and high catalytic proficiency. The findings highlight the potential of element tailoring in HEOs as a promising strategy for optimizing water oxidation catalysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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