Cobalt-Nanoparticle-Decorated Cobalt–Molybdenum Bimetal Oxides Embedded in Flower-like N-Doped Carbon as a Durable and Efficient Electrocatalyst for Oxygen Evolution Reaction

电催化剂 双金属 纳米颗粒 材料科学 催化作用 析氧 氧化钴 无机化学 过电位 塔菲尔方程 化学 电化学 化学工程 纳米技术 电极 有机化学 冶金 物理化学 工程类
作者
Ya-Nan Zhang,Wenlong Ye,Jinchen Fan,Volkan Çeçen,Penghui Shi,Yulin Min,Qunjie Xu
出处
期刊:ACS Sustainable Chemistry & Engineering [American Chemical Society]
卷期号:9 (33): 11052-11061 被引量:40
标识
DOI:10.1021/acssuschemeng.1c02472
摘要

The development of high-efficiency and cost-efficient oxygen evolution reaction (OER) catalysts is a core issue in the sector of water electrolysis. Cobalt–molybdenum bimetal oxide (Co2Mo3O8), as a kind of non-noble transition-metal oxides, is broadly employed as a good OER catalyst due to its abundant active sites. However, the relatively low conductivity of Co2Mo3O8 limits further improvement in its electrocatalytic performance. Herein, the cobalt nanoparticle-modified Co2Mo3O8 flakes are embedded into the flower-like N-doped carbon (NC) microspheres to effectively improve the electrocatalytic OER performance. The combination of Co2Mo3O8 and NC with a flower-like structure effectively improves the conductivity of the material while enhancing the electrolyte penetration. More importantly, the Co nanoparticles (NPs) on the surface of Co2Mo3O8 flakes have the capability to furnish more active electrocatalytic active sites. The obtained Co NP-modified Co2Mo3O8 embedded flower-like NC microspheres (Co/Co2Mo3O8@NC) exhibited an overpotential of 288 mV at 10 mA·cm–2, which was relatively low in comparison to that of commercial RuO2. Besides, the Co/Co2Mo3O8@NC also shows long-term durability almost without attenuation after the 44 000 s I–T test.
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
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
700w完成签到 ,获得积分0
1秒前
1秒前
1秒前
Jasper应助小猪采纳,获得10
2秒前
李健应助曹晟采纳,获得10
2秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
11111发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
Hello应助1282941496采纳,获得10
5秒前
烟花应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
6秒前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
6秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
英姑应助尼尼采纳,获得10
8秒前
李键刚发布了新的文献求助20
8秒前
9秒前
9秒前
9秒前
9秒前
10秒前
10秒前
慕青应助就这采纳,获得10
12秒前
耍酷晓博发布了新的文献求助10
12秒前
12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
Nuclear Fuel Behaviour under RIA Conditions 500
Sociologies et cosmopolitisme méthodologique 400
Why America Can't Retrench (And How it Might) 400
Another look at Archaeopteryx as the oldest bird 390
Optimization and Learning via Stochastic Gradient Search 300
Higher taxa of Basidiomycetes 300
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 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 催化作用 遗传学 冶金 电极 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4678999
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4055664
关于积分的说明 12540829
捐赠科研通 3750049
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2071259
邀请新用户注册赠送积分活动 1100312
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 979786