Multi-scale microscopy study of 3D morphology and structure of MoNi4/MoO2@Ni electrocatalytic systems for fast water dissociation

材料科学 氧烷 透射电子显微镜 同步加速器 纳米颗粒 同步辐射 纳米技术 光学 光谱学 量子力学 物理
作者
Ehrenfried Zschech,Emre Topal,Kristina Kutukova,Jürgen Gluch,Markus Löffler,Stephan Werner,Peter Guttmann,Gerd Schneider,Zhongquan Liao,Janis Timoshenko
出处
期刊:Micron [Elsevier]
卷期号:158: 103262-103262 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.micron.2022.103262
摘要

The 3D morphology of hierarchically structured electrocatalytic systems is determined based on multi-scale X-ray computed tomography (XCT), and the crystalline structure of electrocatalyst nanoparticles is characterized using transmission electron microscopy (TEM), supported by X-ray diffraction (XRD) and spatially resolved near-edge X-ray absorption fine structure (NEXAFS) studies. The high electrocatalytic efficiency for hydrogen evolution reaction (HER) of a novel transition-metal-based material system - MoNi4 electrocatalysts anchored on MoO2 cuboids aligned on Ni foam (MoNi4/MoO2@Ni) - is based on advantageous crystalline structures and chemical bonding. High-resolution TEM images and selected-area electron diffraction patterns are used to determine the crystalline structures of MoO2 and MoNi4. Multi-scale XCT provides 3D information of the hierarchical morphology of the MoNi4/MoO2@Ni material system nondestructively: Micro-XCT images clearly resolve the Ni foam and the attached needle-like MoO2 micro cuboids. Laboratory nano-XCT shows that the MoO2 micro cuboids with a rectangular cross-section of 0.5 × 1 µm2 and a length of 10-20 µm are vertically arranged on the Ni foam. MoNi4 nanoparticles with a size of 20-100 nm, positioned on single MoO2 cuboids, were imaged using synchrotron radiation nano-XCT. The application of a deep convolutional neural network (CNN) significantly improves the reconstruction quality of the acquired data.
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