Iron molybdenum selenide supported on reduced graphene oxide as an efficient hydrogen electrocatalyst in acidic and alkaline media

硒化物 石墨烯 塔菲尔方程 材料科学 过电位 电催化剂 双金属片 化学工程 氧化物 催化作用 制氢 纳米技术 无机化学 化学 物理化学 电极 电化学 冶金 生物化学 工程类
作者
Min Zhu,Xiaojing Bai,Qing Yan,Yongde Yan,Kai Zhu,Ke Ye,Jun Yan,Dianxue Cao,Xiaomei Huang,Guiling Wang
出处
期刊:Journal of Colloid and Interface Science [Elsevier]
卷期号:602: 384-393 被引量:25
标识
DOI:10.1016/j.jcis.2021.06.038
摘要

It is of great significance to develop inexpensive and high-efficiency electrocatalysts for the hydrogen evolution reaction (HER). In this work, we synthesized iron molybdenum selenide (FeSe2-MoSe2) loaded on reduced graphene oxide (FeSe2-MoSe2/rGO) by a one-step hydrothermal method. We further optimized the Fe/Mo ratio and determined the best ratio to be 1-1. In acidic (or alkaline) solution, the optimized FeSe2-MoSe2(1-1)/rGO has a small Tafel slope of 55 (or 80) mV dec−1 and needs an overpotential of 101 (or 178) mV to achieve 10 mA cm−2. These good properties are mainly due to the structure of bimetallic selenides combining rGO. Moreover, rGO enhances the electrical conductivity. Furthermore, the synergistic effect between FeSe2-MoSe2(1-1) and rGO results in better HER performance. Density functional theory (DFT) calculation proves that FeSe2-MoSe2(1-1)/rGO has a small work function. Based on our reasonable design and analysis, FeSe2-MoSe2(1-1)/rGO is expected to be an efficient and robust catalyst for large-scale applications.
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
2秒前
pp发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
SciGPT应助hhhh采纳,获得10
3秒前
lulu828完成签到,获得积分10
3秒前
ukpkmkk完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
Little2发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
Jackson_Cai发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
充电宝应助清新的苑博采纳,获得10
7秒前
李爱国应助lpp采纳,获得10
7秒前
kilo完成签到 ,获得积分10
7秒前
顾矜应助XiangQin采纳,获得10
7秒前
7秒前
故里发布了新的文献求助10
8秒前
JamesPei应助6666采纳,获得10
8秒前
wanci应助hc采纳,获得10
8秒前
木木完成签到,获得积分10
8秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
bkagyin应助Yanyes采纳,获得10
9秒前
momo19完成签到,获得积分10
10秒前
Eason完成签到 ,获得积分20
10秒前
ddd关闭了ddd文献求助
10秒前
10秒前
11秒前
JJJ发布了新的文献求助10
11秒前
落寞依玉发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
12秒前
李志强发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
abc97完成签到,获得积分10
13秒前
pepsisery完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
六月完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
传奇3应助陌路孤星采纳,获得10
14秒前
14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
Teaching Language in Context (Third Edition) 1000
Identifying dimensions of interest to support learning in disengaged students: the MINE project 1000
Introduction to Early Childhood Education 1000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 921
Aerospace Standards Index - 2025 800
流动的新传统主义与新生代农民工的劳动力再生产模式变迁 500
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 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5435804
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4548006
关于积分的说明 14211638
捐赠科研通 4468203
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2448968
邀请新用户注册赠送积分活动 1439889
关于科研通互助平台的介绍 1416503