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Enregistrement W4417292086 · doi:10.1002/advs.202522273

Modulation of Electronic Structure in Kraft Lignin‐Derived Mo Single‐Atom Catalysts for Optimized Electrochemical Oxygen Reduction

2025· article· en· W4417292086 sur OpenAlexaff
Junbeom Park, Jae Min Park, Jun Ho Seok, Jeong Hwan Byun, Cheoulwoo Oh, Eung‐Dab Kim, Young‐Jin Ko, Youngeun Kim, Min Jae Kim, Hyeon‐Seok Bang, Ho Seok Park, Chun‐Jae Yoo, Sang Uck Lee, Hyung‐Suk Oh, Kwang Ho Kim, Wooseok Yang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of Science and ICT, South KoreaMinistry of Education, IndiaKorea Institute of Science and TechnologySungkyunkwan UniversityNational Research Foundation
Mots-clésCatalysisElectrochemistryMolybdenumDensity functional theoryAdsorptionKraft paperLigninCarbideOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sluggish kinetics of the oxygen reduction reaction (ORR) remain a major bottleneck for energy conversion systems such as fuel cells and metal-air batteries. Here, the synthesis of molybdenum single-atom catalysts (Mo SACs) derived from abundant and low-cost Kraft lignin is reported. By tuning nitrogen incorporation during carbonization, agglomerated Mo carbide clusters are progressively converted into atomically dispersed Mo active centers anchored on N-doped carbon. Extensive spectroscopic analyses confirm this structural evolution, while density functional theory calculations reveal that the optimized Mo coordination environment downshifts the d-band center, enabling the balanced adsorption of oxygen intermediates and thereby improving the intrinsic ORR activity. Electrochemical measurements demonstrate enhanced half-wave potential, near-four-electron transfer pathway, superior selectivity, and excellent durability, with ≈85% current retention over 50 h. Beyond performance, the use of minimally processed Kraft lignin underscores both the economic and environmental advantages of this approach, offering a scalable and sustainable pathway to practical ORR electrocatalysts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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