Glancing Angle Deposition for Enhanced Oxygen Evolution Reaction
Notice bibliographique
Résumé
The oxygen evolution reaction (OER) presents a major kinetic challenge in alkaline water electrolysis. Nickel oxide (NiO) is generally accepted as a favorable material due to its abundance and stability, yet it also exhibits limited intrinsic catalytic activity. In this study, nanocolumnar NiO electrodes were fabricated using glancing angle deposition (GLAD), and key deposition parameters, film thickness, angle, and deposition rate, were systematically tuned to optimize OER performance. An overpotential of 311 mV at 10 mA/cm 2 was achieved for a 512 nm thick film deposited at 78° with an increasing‐rate profile. Interestingly, this performance peak coincided with a morphological transition zone within the nanocolumns, where growth dynamics likely promote a favorable defect landscape. In contrast, thicker films showed reduced activity, likely due to diminished defect density associated with further morphological evolution. Electrochemical cycling further enhanced performance via a self‐reconstruction process, forming branch‐like NiOOH/Ni(OH) 2 features and reducing the overpotential to 269 mV. These results highlight the impact of growth‐induced structural transitions and defect formation on catalytic performance, positioning GLAD as an effective platform for rational OER catalyst design.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».