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Enregistrement W4414131129 · doi:10.1021/acsami.5c11289

Supraparticle Assembly of La<sub>0.8</sub>Sr<sub>0.2</sub>CoO<sub>3</sub> Nanoparticles for Enhanced Lattice Oxygen Oxidation in Alkaline Electrolysis

2025· article· en· W4414131129 sur OpenAlexaff
Mohaned Hammad, Blaž Toplak, Adil Amin, Mena‐Alexander Kräenbring, Ahammed Suhail Odungat, Mohammed-Ali Sheikh, Adarsh Jain, Amin Said Amin, R. Meckenstock, Thai Binh Nguyen, Khuzaifa Yahuza Muhammad, Steven Angel, Michael Farle, Ulf‐Peter Apfel, Hartmut Wiggers, Doris Segets

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesMercator Research Center RuhrDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésOxygen evolutionOverpotentialTafel equationX-ray photoelectron spectroscopyNanoparticleElectron transferVacancy defectWater splitting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing effective non-noble metal electrocatalysts for the oxygen evolution reaction (OER) remains challenging due to limited active sites, poor electronic conductivity, and high overpotentials associated with the conventional adsorbate evolution mechanism (AEM). To address these limitations, a one-step spray drying method is employed to assemble high-surface-area La 0.8 Sr 0.2 CoO 3 nanoparticles (LSCO-NP) into hierarchical supraparticles with ≈65% porosity and interconnected meso-/macropore networks. This architecture not only accelerates ion diffusion and interparticle electron transfer but also induces a mechanistic switch from the AEM to the lattice oxygen oxidation mechanism (LOM). La 0.8 Sr 0.2 CoO 3 supraparticles (LSCO-SP) demonstrate significantly enhanced OER performance, requiring ∼300 mV lower overpotential at 100 mA cm –2 after 1 h compared to LSCO-NP. Moreover, LSCO-SP exhibit faster catalytic kinetics, evidenced by a smaller Tafel slope of 76.2 mV dec –1 versus 82.5 mV dec –1 and lower charge transfer resistance of 1.11 Ω versus 1.31 Ω for LSCO-NP. Structural analyses confirmed that the LSCO-SP maintained their integrity under OER conditions. Furthermore, post-mortem X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and electron paramagnetic resonance (EPR) analyses reveal an increased formation of oxygen vacancies (O vac ) in LSCO-SP, confirming that the supraparticle design tunes the lattice oxygen-mediated mechanism–oxygen vacancy site mechanism (LOM–OVSM), enhancing OER performance. The hierarchical structure of LSCO-SP highlights their potential as a novel building block for catalyst layers in renewable energy 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · 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'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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