Deep Reconstruction of Fe-NiMoO4·nH2O@NiOOH as Efficient Oxygen Evolution Electrocatalysts

过电位 电催化剂 析氧 电解质 催化作用 电化学 无机化学 电子转移 过渡金属 化学 分解水 氧化还原 贵金属 化学工程 材料科学 光化学 物理化学 电极 有机化学 工程类 光催化
作者
Zhaoyang Liu,Kun Wang,X. Tong,Fanlin Kong,Yali Cao
出处
期刊:Energy & Fuels [American Chemical Society]
卷期号:37 (4): 3023-3030 被引量:6
标识
DOI:10.1021/acs.energyfuels.2c03732
摘要

In electrocatalytic hydrolysis, the oxygen evolution reaction (OER) reaction involves a four-electron transfer process. The complex transfer process reduces the rate of hydrolysis. Therefore, the electrocatalyst with good OER performance is desirable for not only fundamental research but also further application. Transition-metal electrocatalysts, as one of the alternatives to noble-metal catalysts, have abundant reserves and unique d orbital electrons. In particular, transition-metal molybdates undergo dynamic reconstruction at oxidation potentials, and the hydroxyl oxides formed after reconstruction are the main active species for oxygen-related reactions. In this work, we prepared self-supported Fe-doped NiMoO4·nH2O@NiOOH electrocatalysts by hydrothermal reaction and electrochemical oxidation. Porous NiOOH was generated on the surface of NiMoO4·nH2O by electrooxidation, and Fe doping was realized in this process. The porous structure of the surface is conducive to the penetration of the electrolyte, which can accelerate the ion transport rate. The doping of Fe was used to modulate the electronic structure and improve the electrocatalytic activity. The overpotential was only 227 mV at 10 mA/cm2 in the 1 M KOH electrolyte. In addition, the electrocatalyst exhibited high stability at a current density of 20 mA/cm2.
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
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
xzn1123完成签到 ,获得积分0
2秒前
2秒前
nature完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
薛薛发布了新的文献求助10
10秒前
牛牛要当院士喽完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
17秒前
17秒前
yszhang发布了新的文献求助10
21秒前
23秒前
pwx完成签到,获得积分10
24秒前
ccy2023发布了新的文献求助10
24秒前
MRIFFF完成签到,获得积分10
26秒前
29秒前
jason发布了新的文献求助10
32秒前
FashionBoy应助aa采纳,获得10
33秒前
Jun完成签到,获得积分10
35秒前
典雅的寄翠完成签到 ,获得积分10
37秒前
姚芭蕉完成签到 ,获得积分0
38秒前
bwh完成签到,获得积分10
38秒前
yszhang发布了新的文献求助10
39秒前
Jun发布了新的文献求助30
40秒前
Xudehui应助科研通管家采纳,获得10
42秒前
秋雪瑶应助科研通管家采纳,获得10
42秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
42秒前
CipherSage应助炙热晓露采纳,获得10
49秒前
springkaka完成签到,获得积分10
51秒前
52秒前
科目三应助无敌大洲洲采纳,获得10
53秒前
yszhang发布了新的文献求助10
55秒前
彪壮的乐驹完成签到 ,获得积分10
55秒前
wangjingni完成签到,获得积分10
56秒前
耍酷的白梦完成签到,获得积分10
56秒前
57秒前
甜桃兔丸发布了新的文献求助10
57秒前
一二完成签到,获得积分10
57秒前
59秒前
炙热晓露发布了新的文献求助10
1分钟前
阳光彩虹小白马完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Teaching Social and Emotional Learning in Physical Education 900
Boris Pesce - Gli impiegati della Fiat dal 1955 al 1999 un percorso nella memoria 500
Chinese-English Translation Lexicon Version 3.0 500
Recherches Ethnographiques sue les Yao dans la Chine du Sud 500
Two-sample Mendelian randomization analysis reveals causal relationships between blood lipids and venous thromboembolism 500
[Lambert-Eaton syndrome without calcium channel autoantibodies] 460
Aspect and Predication: The Semantics of Argument Structure 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2396546
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2098740
关于积分的说明 5289373
捐赠科研通 1826192
什么是DOI,文献DOI怎么找? 910523
版权声明 560007
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 486633