Polyhydroxyurethane/Cobalt Nanocomposites as Green Non‐PGM Electrocatalysts for OER

纳米复合材料 材料科学 业务 化学工程 纳米技术 冶金 工程类
作者
Bantumelli Prasannatha,Sateesh Mulkapuri,Tushar Jana
出处
期刊:Chemistry-an Asian Journal [Wiley]
卷期号:20 (18): e00609-e00609
标识
DOI:10.1002/asia.202500609
摘要

Abstract Developing low‐cost, efficient non‐platinum group metal (non‐PGM) electrocatalysts for the oxygen evolution reaction (OER) is critical for advancing green hydrogen production. In search of such a non‐PGM catalyst, in this study, biodegradable polyhydroxyurethane (PHU) and cobalt salt nanocomposites were developed as green OER electrocatalysts for alkaline conditions (pH ∼13). Various amino acid‐based PHUs were blended with cobalt salt and sodium alginate (NaAL), yielding non‐PGM electrocatalysts ( PHU1–PHU6 ). NaAL enhanced catalytic performance by improving ion and mass transport at the PHU‐alginate interface. The hybrid catalysts exhibited superior OER activity, with PHU6 achieving a current density of 32 mA/cm 2 at 1.58 V, outperforming the benchmark RuO₂ (17 mA/cm 2 at 1.45 V) and CoO x (12 mA/cm 2 at 1.53 V). PHU6 also demonstrated a lower Tafel slope (102 mV/dec), higher electrochemical surface area (53 cm 2 ), double‐layer capacitance (1.32 mF), and similar overpotential (239 mV @ 10 mA/cm 2 ) compared to RuO₂ and CoO x . Its Faradic efficiency (∼80%) surpassed RuO₂ (76%) and CoO x (73%). The structure of PHUs significantly influenced these electrochemical parameters, showcasing PHU6 ’s promise as a cost‐effective, sustainable OER catalyst with excellent performance and stability.
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
666发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
上官若男应助于清绝采纳,获得10
1秒前
李爱国应助LTT采纳,获得10
2秒前
CodeCraft应助研友_ZGmoVL采纳,获得10
2秒前
科研通AI6.4应助研友_ZGmoVL采纳,获得10
2秒前
2秒前
科研通AI6.2应助研友_ZGmoVL采纳,获得10
2秒前
桐桐应助研友_ZGmoVL采纳,获得10
2秒前
2秒前
Liulu发布了新的文献求助10
2秒前
4秒前
有魅力的无心完成签到,获得积分20
5秒前
哈哈哈发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
地球发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
耍酷亦玉完成签到,获得积分0
8秒前
9秒前
沧海一粟米完成签到 ,获得积分10
10秒前
凉小远完成签到,获得积分10
10秒前
大力毛豆完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
wjw发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
13秒前
于清绝发布了新的文献求助10
15秒前
自然谷波完成签到,获得积分10
15秒前
季节发布了新的文献求助30
16秒前
17秒前
Liulu发布了新的文献求助10
17秒前
如意盼夏完成签到 ,获得积分10
18秒前
111发布了新的文献求助20
19秒前
lkl发布了新的文献求助30
20秒前
20秒前
Svanur应助小白采纳,获得10
21秒前
21秒前
Masiying发布了新的文献求助10
21秒前
22秒前
酷波er应助Albert007采纳,获得10
22秒前
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
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Health Psychology 1000
全员动态考核,锚定高质量发展:读懂同济大学教师人事改革新政的深层价值 900
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Römisch-Germanische Forschungen 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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7595715
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9172340
关于积分的说明 19635082
捐赠科研通 7172935
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3267860
关于科研通互助平台的介绍 2432676
邀请新用户注册赠送积分活动 2260999