Facile Preparation of Pt <sub>3</sub> Co@Pt Core@Shell Nanoparticles as Cathode Catalysts for Fuel Cell Applications
Notice bibliographique
Résumé
Proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) offer an efficient way to generate electricity from sustainable fuels. However, the preparation of catalysts with reduced Pt and improved activity for the oxygen reduction reaction (ORR) continues to be a challenge. In this study, Pt 3 Co@Pt core@shell nanoparticles supported on hybrid carbon materials are prepared through a one-pot, two-step procedure: Pt and Co are first coreduced to form the Pt 3 Co core, followed by the overgrowth of a Pt shell. This approach provides simplified synthesis with fewer steps, low-cost equipment, mild conditions, high yield, and potential for large-scale production. The Pt 3 Co@Pt nanoparticles have an average size of 3.99 nm, with an average Pt shell thickness of 0.71 nm. The Pt 3 Co@Pt/C catalyst exhibits a 2.31-fold higher electrochemical surface area (ECSA, 109 m 2 /g) and a 1.86-fold higher mass activity (MA, 446 mA/mg pt ) compared to the commercial Pt/C in half-cell testing. Single-cell test results indicate that the membrane electrode assembly (MEA) made with Pt 3 Co@Pt/C achieves a peak power density of 0.80 W/cm 2 at a backpressure of 100 kPag, compared to 0.71 W/cm 2 for the MEA using commercial Pt/C. This activity enhancement is attributed to the optimized particle size and synergetic effect between Pt and Co within the core@shell configuration. The Pt shell serves as a protective layer, leading to less than 15% loss of ECSA and MA after the durability test, compared with over 20% loss for commercial Pt/C. Such results demonstrate the feasibility of improving ORR performance by constructing core@shell catalysts through a simple, scalable method, supporting their practical applications in PEMFCs.
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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 | 0,001 |
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 ».