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看了也不会系列!用一堆废报纸做一条龙

time:2025-07-02 05:09:03
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近日,列用龙美国加州大学IrynaV.Zenyuk课题组探索了三种高质子导电性和氧溶解度咪唑衍生的离子液体,将它们加入高表面积的炭黑载体中。此外,废报物理表征和EIS拟合研究表明,质子导电性与孔隙填充程度成正比,其中,Pt/C-([C2mim]+[NTf2]−)的质子导电性最高。

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疏水IL的吸水性最小,也不堆条在Nafion链上产生的静电斥力最小,同时保持靠近Pt表面的水层,从而促进质子导电性。尽管高表面积铂基催化剂具有显著的ORR活性,列用龙但在催化剂层的离子网络中,它们往往表现出较高的质子电阻。废报相关成果以Revealingtheroleofionicliquidsinpromotingfuelcellcatalystsreactivityanddurability为题发表在国际顶级期刊NatureCommunications上。

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通过本研究了解了催化剂层与ILs的集成不仅可以在不加剧降解的情况下降低Pt的负载,也不堆条而且还可以提高ORR活性。揭示了离子液体改性催化剂的物理性质和电化学性能之间的相关性,列用龙为离子液体在改变催化剂层界面内亲水性/疏水性相互作用方面的作用提供了直接证据。

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因此,废报性能最好的IL应该是在这两者之间平衡。

分散在碳载体铂纳米颗粒,也不堆条通过影响孔隙率、腐蚀速率和质量传输性能,对催化剂层的稳定性和性能起着至关重要的作用。再者,列用龙随着计算机的发展,列用龙许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现,用以进行材料的结构以及性能方面的计算,但是往往计算量大,费用大。

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发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),列用龙所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。因此,废报2018年1月,美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程,帮助我们理解和设计铁电材料。