Platinum–TM (TM = Fe, Co) alloy nanoparticles dispersed nitrogen doped (reduced graphene oxide-multiwalled carbon nanotube) hybrid structure cathode electrocatalysts for high performance PEMFC applications

材料科学 质子交换膜燃料电池 石墨烯 铂金 氧化物 化学工程 纳米颗粒 碳纳米管 铂纳米粒子 电催化剂 催化作用 电化学 纳米技术 电极 冶金 化学 燃料电池 有机化学 物理化学 工程类
作者
Bhaghavathi P. Vinayan,Sundara Ramaprabhu
出处
期刊:Nanoscale [Royal Society of Chemistry]
卷期号:5 (11): 5109-5109 被引量:156
标识
DOI:10.1039/c3nr00585b
摘要

The efforts to push proton exchange membrane fuel cells (PEMFC) for commercial applications are being undertaken globally. In PEMFC, the sluggish kinetics of oxygen reduction reactions (ORR) at the cathode can be improved by the alloying of platinum with 3d-transition metals (TM = Fe, Co, etc.) and with nitrogen doping, and in the present work we have combined both of these aspects. We describe a facile method for the synthesis of a nitrogen doped (reduced graphene oxide (rGO)–multiwalled carbon nanotubes (MWNTs)) hybrid structure (N–(G–MWNTs)) by the uniform coating of a nitrogen containing polymer over the surface of the hybrid structure (positively surface charged rGO–negatively surface charged MWNTs) followed by the pyrolysis of these (rGO–MWNTs) hybrid structure–polymer composites. The N–(G–MWNTs) hybrid structure is used as a catalyst support for the dispersion of platinum (Pt), platinum–iron (Pt3Fe) and platinum–cobalt (Pt3Co) alloy nanoparticles. The PEMFC performances of Pt–TM alloy nanoparticle dispersed N–(G–MWNTs) hybrid structure electrocatalysts are 5.0 times higher than that of commercial Pt–C electrocatalysts along with very good stability under acidic environment conditions. This work demonstrates a considerable improvement in performance compared to existing cathode electrocatalysts being used in PEMFC and can be extended to the synthesis of metal, metal oxides or metal alloy nanoparticle decorated nitrogen doped carbon nanostructures for various electrochemical energy applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
kkkkkoi发布了新的文献求助10
刚刚
小浣熊发布了新的文献求助10
刚刚
脑洞疼应助迅速的晟睿采纳,获得10
刚刚
pianoboy发布了新的文献求助10
1秒前
summer发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
温柔的惜儿应助18216781882采纳,获得10
2秒前
北城发布了新的文献求助10
2秒前
追光者发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
4秒前
复杂鼠标完成签到,获得积分10
4秒前
11发布了新的文献求助10
4秒前
Trends完成签到,获得积分10
4秒前
doni发布了新的文献求助10
5秒前
cc4ever完成签到,获得积分10
5秒前
科研通AI5应助张三采纳,获得10
5秒前
JMao发布了新的文献求助10
6秒前
洛尘发布了新的文献求助10
7秒前
sys549完成签到,获得积分10
7秒前
Trends发布了新的文献求助10
8秒前
可乐SAMA完成签到,获得积分10
8秒前
共享精神应助毒蛇如我采纳,获得10
8秒前
科目三应助顺其自然采纳,获得10
8秒前
陈靖潼发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
zhangzhang关注了科研通微信公众号
9秒前
搜集达人应助幸运的羔羊采纳,获得10
9秒前
奋斗的菲鹰完成签到,获得积分10
9秒前
zwy1216完成签到,获得积分10
9秒前
茉莉完成签到,获得积分20
11秒前
crack完成签到,获得积分10
11秒前
大晨发布了新的文献求助10
12秒前
顺顺关注了科研通微信公众号
12秒前
jck发布了新的文献求助10
13秒前
忧愁的石灰水完成签到,获得积分20
13秒前
14秒前
14秒前
高分求助中
Thinking Small and Large 500
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Mapping the Stars: Celebrity, Metonymy, and the Networked Politics of Identity 400
Getting Published in SSCI Journals: 200+ Questions and Answers for Absolute Beginners 300
Parallel Optimization 200
Deciphering Earth's History: the Practice of Stratigraphy 200
New Syntheses with Carbon Monoxide 200
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3835693
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3378029
关于积分的说明 10501900
捐赠科研通 3097669
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1705937
邀请新用户注册赠送积分活动 820760
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 772260