Iron‐Nitrogen Co‐doped Carbon with a Tunable Composition as Efficient Electrocatalysts for Oxygen Reduction

碳纤维 催化作用 热解 氧还原 甲醇 电催化剂 材料科学 金属 氧气 氮气 氧还原反应 化学工程 兴奋剂 无机化学 化学 冶金 电极 电化学 物理化学 复合材料 复合数 有机化学 光电子学 工程类
作者
Wendong Liu,Chenghui Zhang,Yuxuan Zhang,Yuanyuan Jiang,Chuanxia Chen,Pengjuan Ni,Bo Wang,Yizhong Lu
出处
期刊:ChemElectroChem [Wiley]
卷期号:8 (6): 1055-1061 被引量:4
标识
DOI:10.1002/celc.202001485
摘要

Abstract Understanding the relationship between composition and activity is essential for the rational design of metal‐nitrogen‐Carbon (M−N−C) electrocatalysts for the oxygen reduction reaction (ORR). Here, a series of Fe‐N co‐doped porous carbon (Fe‐N−C) electrocatalysts are successfully prepared through the pyrolysis of ZIF‐8 doped with different amount of hemin. The catalyst (Fe 55 ‐N−C) exhibits impressive ORR performance with an onset potential ( E onset ) of 1.02 V (vs. RHE) and a half‐wave potential ( E 1/2 ) of 0.892 V in alkaline media, outperforming commercial Pt/C. Meanwhile, the average kinetic current density ( J k ) of Fe 55 ‐N−C at 0.850 V is 17.5 mA cm −2 , which is 3.3‐fold higher than that of commercial Pt/C. Besides, it also delivers anti‐methanol poisoning ability and high durability. The high performance stems from the hierarchical porous structure, large specific surface area, and high dispersion of Fe‐N x active sites in Fe 55 ‐N−C. These findings could inspire new perspectives for rationally designing and synthesizing economical and practical non‐precious‐metal oxygen reduction electrocatalysts.
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
刚刚
Owen应助zdundun采纳,获得10
刚刚
啵啵完成签到,获得积分10
刚刚
lele发布了新的文献求助30
1秒前
科目三应助英吉利25采纳,获得10
1秒前
科研通AI6.3应助安详雅香采纳,获得10
1秒前
淀粉肠沾番茄酱完成签到,获得积分10
1秒前
棍棍来也完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
2秒前
xjcy应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
领导范儿应助专一的鸡翅采纳,获得10
2秒前
xjcy应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
zz发布了新的文献求助10
2秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
bkagyin应助Mickey采纳,获得10
3秒前
3秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
研友_VZG7GZ应助panpan采纳,获得10
3秒前
xjcy应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
熊猫发布了新的文献求助20
3秒前
rowam完成签到,获得积分10
4秒前
haojiewu完成签到 ,获得积分10
4秒前
华仔应助STP顶峰相见采纳,获得10
4秒前
追魂墨迹发布了新的文献求助10
4秒前
Jiao H.P完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
murrayss发布了新的文献求助10
5秒前
大狗发布了新的文献求助20
5秒前
6秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(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
Environmental Leverage in Times of Climate Crisis: Product Standards, Carbon Border Measures and Preferential Trade Agreements 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
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 7239029
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8864297
关于积分的说明 18698316
捐赠科研通 6909984
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3194763
关于科研通互助平台的介绍 2366993
邀请新用户注册赠送积分活动 2169379