清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Iron-doped cobalt nitride nanoparticles (Fe–Co3N): An efficient electrocatalyst for water oxidation

材料科学 电化学 电催化剂 催化作用 纳米颗粒 化学工程 氮化物 析氧 无机化学 过电位 分解水 塔菲尔方程 化学 纳米技术 电极 物理化学 生物化学 光催化 工程类 图层(电子)
作者
Liqian Wu,Dongdong Shi,Shiming Yan,Wen Qiao,Wei Zhong,Youwei Du
出处
期刊:International Journal of Hydrogen Energy [Elsevier BV]
卷期号:46 (2): 2086-2094 被引量:29
标识
DOI:10.1016/j.ijhydene.2020.10.089
摘要

The exploration of efficient, low-cost and earth-abundant oxygen-evolution reaction (OER) electrocatalysts and the understanding of the intrinsic mechanism are important to advance the clean energy conversion technique based on electrochemical water oxidation. In this work, Fe-doping Co 3 N catalysts were successfully synthesized by a simple nitridation reaction of the Co 3- x Fe x O 4 precursor. This material exhibited a low overpotential of 294 mV at a current density of 10 mA cm −2 , and a small Tafel slope of 49 mV dec −1 in 1 M KOH solution, superior to the performance of Co 3 N and IrO 2 . As revealed by the spectroscopic and electrochemical analyses, the enhanced OER performance mainly originates from the electronic modulation induced by the incorporation of Fe into Co 3 N, benefitting the formation of CoOOH as active surface species and thus facilitating the OER process. These findings also demonstrate the introduction of heterogeneous element is a simple and effective strategy to regulate the OER property of the cobalt nitrides (Co 3 N) catalysts. • It is the first report to research Fe-doping Co 3 N as OER catalysts. • Fe-doping catalysts exhibited superior performance than Co 3 N and IrO 2 . • The enhanced activity of OER is mainly due to the Fe inducing electronic modulation.
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
研友_LN25rL完成签到,获得积分10
5秒前
Mr.H完成签到 ,获得积分10
22秒前
yuntong完成签到 ,获得积分0
23秒前
26秒前
Ahui完成签到 ,获得积分10
29秒前
QIQI发布了新的文献求助10
32秒前
李健的粉丝团团长应助QIQI采纳,获得10
43秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
领导范儿应助科研通管家采纳,获得10
43秒前
顺利问玉完成签到 ,获得积分10
44秒前
47秒前
as完成签到 ,获得积分10
48秒前
likexin完成签到,获得积分10
59秒前
呆萌芙蓉完成签到 ,获得积分10
59秒前
周娅敏完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
愛愛愛愛完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
笨笨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
QIQI发布了新的文献求助10
1分钟前
alexlpb完成签到,获得积分10
1分钟前
秋风细细雨完成签到,获得积分10
1分钟前
我很厉害的1q完成签到,获得积分10
1分钟前
chen完成签到 ,获得积分10
1分钟前
游泳池完成签到,获得积分10
1分钟前
qianzhihe2完成签到,获得积分10
1分钟前
害羞的雁易完成签到 ,获得积分10
1分钟前
樂楽完成签到,获得积分10
2分钟前
MM完成签到 ,获得积分10
2分钟前
英俊的觅露完成签到,获得积分10
2分钟前
术语完成签到 ,获得积分10
2分钟前
WenJun完成签到,获得积分10
2分钟前
飞儿完成签到,获得积分10
2分钟前
科研通AI6.1应助iuv采纳,获得10
2分钟前
长孙烙完成签到 ,获得积分10
2分钟前
wood完成签到,获得积分10
2分钟前
3分钟前
xdd完成签到 ,获得积分10
3分钟前
iuv发布了新的文献求助10
3分钟前
OsamaKareem应助mmyhn采纳,获得10
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to Helicopter and Tiltrotor Flight Simulation, Second Edition 2500
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 600
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6497342
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8293545
关于积分的说明 17695909
捐赠科研通 5592849
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2917287
邀请新用户注册赠送积分活动 1894195
关于科研通互助平台的介绍 1754471