3D porous carbon conductive network with highly dispersed Fe–N <sub>x</sub> sites catalysts for oxygen reduction reaction

塔菲尔方程 材料科学 催化作用 聚苯胺 导电体 化学工程 碳纤维 电子转移 氧气 氧还原反应 多孔性 电导率 纳米技术 电化学 电极 物理化学 化学 有机化学 复合材料 聚合物 聚合 工程类 复合数
作者
Wei Zhang,Zhiwei Liang,Wen-sheng Tian,Yuanzhen Du,Yuan Liu,Mingming Chen,Dawei Cao
出处
期刊:Nanotechnology [IOP Publishing]
卷期号:33 (45): 455701-455701
标识
DOI:10.1088/1361-6528/ac8487
摘要

Abstract Intrinsic activity and reactive numbers are considered two important factors in oxygen reduction reaction (ORR) catalysts. Herein, we report the rational design and synthesis of a strongly coupled hybrid material comprising of FeZn nanoparticles (FeZn NPs) supported by a three-dimensional carbon conductive network (FeZn NPs@3D-CN) for increased ORR performance. Fe–N–C sites can offer high intrinsic activity owing to the unique bonding and oxygen vacancies, and the carbon conductive network facilitating the exposure to active sites, and increasing electron transport. Because of the synergetic effect of the conductive networks containing Fe–N–C and polyaniline, the catalysts exhibited ORR activity in an alkaline medium via a four-electron transfer process. FeZn NPs@3D-CN exhibited outstanding performance with a limited current density (6.2 mA cm −2 ), the Tafel slope (81.19 mV dec −1 ), and stability (23 mV negative shift after 2000 cycles), which were superior to those of 20% Pt/C (5.7 mA cm −2 , 75.1 mV dec −1 , 36 mV negative shift after 2000 cycles). This research highlights the effect of conductive networks expanding pathways and reducing the resistance of mass transport, which is a facile method to generate superior ORR electrocatalysts.

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
唐兴田发布了新的文献求助10
刚刚
JYM完成签到,获得积分10
1秒前
今后应助陈子豪采纳,获得10
1秒前
2秒前
难过含烟完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
快乐语柔发布了新的文献求助10
4秒前
Corn_Dog发布了新的文献求助10
5秒前
英姑应助Janus采纳,获得10
5秒前
唐兴田完成签到,获得积分20
6秒前
nnnn发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
7秒前
8秒前
小六完成签到 ,获得积分10
9秒前
XueqiW应助缥缈冰珍采纳,获得10
10秒前
热情的孤容完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
Harry发布了新的文献求助25
11秒前
孤独的根号三完成签到,获得积分20
13秒前
胡说八道发布了新的文献求助10
13秒前
隐形曼青应助zz采纳,获得10
13秒前
zhangwj226完成签到,获得积分10
13秒前
laurel完成签到,获得积分10
14秒前
yzy应助七秒鱼采纳,获得10
14秒前
16秒前
大模型应助cilend采纳,获得10
16秒前
17秒前
西柚挠挠耳朵完成签到,获得积分10
19秒前
jiujieweizi完成签到 ,获得积分10
20秒前
20秒前
上官若男应助胡说八道采纳,获得10
21秒前
小猪发布了新的文献求助10
21秒前
情怀应助xiaohongjun采纳,获得10
22秒前
kay_qian完成签到 ,获得积分10
22秒前
22秒前
ZZZZ完成签到,获得积分20
23秒前
Xiaobai完成签到,获得积分10
23秒前
26秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 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
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 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 7583462
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162196
关于积分的说明 19606301
捐赠科研通 7165505
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266283
关于科研通互助平台的介绍 2431182
邀请新用户注册赠送积分活动 2257737