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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».