Abstrak
Meskipun ada kemajuan signifikan dalam elektrokatalis berbasis MOF trimetalik bebas logam mulia untuk reaksi evolusi oksigen (OER) yang efisien, perhatian terbatas diberikan untuk mengidentifikasi logam mana yang akan memainkan peran paling signifikan dalam mengendalikan kinerja OER. Jadi, untuk mengatasi kesenjangan ini, di sini disintesis MOF berbasis kuadrat logam terner (FeCoMn) melalui pendekatan solvotermal. Selain itu, algoritma pembelajaran mesin (ML) digunakan pada kumpulan data eksperimental selama strategi sintesis untuk mengoptimalkan konsentrasi logam lebih cepat dan efisien untuk merancang elektrokatalis berbasis MOF kuadrat logam terner (FeCoMn) yang sangat efisien. Menariknya, optimasi ML telah mengidentifikasi Fe sebagai elemen kunci yang secara signifikan memengaruhi kemanjuran OER. Bahasa Indonesia: Untuk lebih meningkatkan efikasi OER, MOF FeCoMn yang dioptimalkan ML dituang ke serat nano polikaprolakton (PC) elektrospun yang sangat konduktif, memfasilitasi aliran ion dan elektron yang halus dan seragam di seluruh permukaan, memaksimalkan situs aktif yang terekspos, semuanya ditambatkan pada substrat busa Ni (NF) konduktif seperti spons. Hasil mengungkapkan bahwa FeCoMn/PC yang dioptimalkan ML menampilkan aktivitas elektrokatalitik tinggi dengan overpotensial yang lebih rendah (170 mV pada rapat arus 10 mA cm −2 ), kemiringan Tafel 66,6,8 mV dec −1 , dibandingkan dengan FeCoMn (overpotensial 180 mV, kemiringan Tafel 89,3 mV dec −1 ). Sejauh pengetahuan, pertama kalinya elektrokatalis berbasis FeCoMn/PC yang dioptimalkan ML untuk OER dilaporkan.
Konflik Kepentingan
Penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.
