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Enregistrement W4416359027 · doi:10.1038/s41467-025-65194-0

Enhancing the ORR durability of single atomic Fe-N4 active sites with implanted SiO2 nanoparticles as radical and H2O2 inhibitors

2025· article· en· W4416359027 sur OpenAlexaff
Maosong Liu, Zhihao Lei, Xianhe Lv, Xiaoxue Song, Long Zhang, Shun Li, Tao Sun, Li Li, Jianing Hui, Wenyong Zhang, Siew Yee Wong, Xu Li, Guang‐Jie Xia, Jianming Zhang, Shuhui Sun

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceJiangsu UniversityChina Scholarship CouncilGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceMinistry of Human Resources and Social SecurityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisElectrochemistryNanoparticleDurabilityOxygen reduction reactionSelectivityReactive oxygen speciesOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly efficient and durable single-atom catalysts (SACs) hold great promise for improving oxygen reduction reaction (ORR) in metal-air batteries and fuel cells. However, their long-term stability is challenged by the byproducts such as H2O2 and undesirable radicals. Herein, we report a Fe-N4 active center-based SAC decorated with SiO2 nanoparticles (NPs) as a radical scavenger, which was prepared using coffee grounds and industrial spent acid residue. The presence of SiO2 NPs effectively suppresses the electrochemical H2O2 production, significantly improving durability with only a 5 mV half-wave potential loss after 30,000 voltage cycles in alkaline media. Electrochemical evaluations, in-situ characterizations, and density functional theory calculations reveal that the Fe-O-Si binding at the SiO2–Fe-N4 interface strengthens the binding of OOH* species, facilitating the 4-electron selectivity in ORR while inhibiting the formation of H2O2 and reactive oxygen species. Additionally, the SiO2 NPs prevent the aggregation of Fe single atomic sites, thereby stabilizing the SAC active sites. Therefore, the incorporation of SiO2 NP into Fe-based SAC offers a straightforward and effective strategy for enhancing ORR performance. The authors report a Fe–N4 single-atom catalyst decorated with SiO2 nanoparticles acting as radical scavengers, which reduce harmful byproducts and stabilize active sites, improving durability and activity for oxygen reduction.

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 GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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