<scp>CrN</scp> nanoparticles confined into nitrogen‐doped hierarchical porous carbon matrix for efficient electrocatalytic nitrogen fixation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nitrogen reduction reaction (NRR) driven electrochemical ammonia synthesis via utilizing an inexpensive and efficient electrocatalyst has been confirmed as a potential alternative approach for industrially applied Haber–Bosch process. Chromium nitride‐based nanocomposite (CrN@NC) has been synthesized by a one‐pot pyrolysis and nitriding strategy with tetradecyl trimethyl ammonium bromide (TTAB) as carbon and nitrogen source. In this nanocomposite, CrN nanoparticles are highly dispersed in hierarchical porous nitrogen‐doped carbon matrix. CrN@NC features rich active sites, increased surface area, and enhanced conductivity. Benefitting from its desirable structure, as an inexpensive electrocatalyst for nitrogen fixation, CrN@NC catalyst exhibits an obviously enhanced NRR performance in comparison to the bare CrN. CrN@NC can present a maximal NH 3 production rate about 24.99 μg mg −1 cat h −1 at a low overpotential of −0.2 V versus RHE in Na 2 SO 4 solution, followed by a Faradic efficiency (FE) of 13.53%. Moreover, CrN@NC also exhibits a satisfactory selectivity because of the absence of the detectable hydrazine byproduct.
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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 ».