The tailor-made transition metal alloy-based heterojunctions hold a promising prospect for the electrocatalytic oxygen evolution reaction (OER). Herein, a series of iron–cobalt bimetallic alloy heterojunctions are purposely designed and constructed via a newly developed controllable phase separation engineering strategy. The results show that the phase separation process and alloy component distribution rely on the metal molar ratio (Fe/Co), indicative of the metal content dependent behavior. Theoretical calculations demonstrate that the electronic structure and charge distribution of iron–cobalt bimetallic alloy can be modulated and optimized, thus leading to the formation of an electron-rich interface layer, which likely tunes the d-band center and reduces the adsorption energy barrier toward electrocatalytic intermediates. As a result, the Fe0.25Co0.75/Co heterojunction exhibits superior OER activity with a low overpotential of 185 mV at 10 mA cm–2. Moreover, it can reach industrial-level current densities and excellent durability in high-temperature and high-concentration electrolyte (30 wt % KOH), exhibiting enormous potential for industrial applications.

This work was aimed at investigating the temperature profile and flame extension characteristics of the ceiling jet, which was induced by the fire ejected from a carriage in an inclined tunnel. A series of experiments were conducted in a 1 : 6 reduced-scale model, including a compartment with a window in an inclined tunnel (from 0 to 10 %). Tests were conducted with various heat release rates (HRRs) and opening dimensions. Results showed that with the decreasing ventilation factor, the mixing degree of the air and fuel gases is weakened inside the compartment and the average temperature at the continuous flames ejecting stage is also reduced. For a given opening size, the tunnel slope is shown to affect the temperature distribution inside the enclosure only before reaching the steady burning stage, after which the temperature inside the compartment becomes almost uniform independent of the tunnel slope. In the transverse direction, both the temperature profile and flame extension length under the tunnel ceiling are found to be insensitive to the tunnel slope, whereas in the longitudinal direction, the flame extension length is increased in the upward direction while decreased in the downward direction due to thermal buoyancy. Based on dimensionless analysis, a new correlation was developed incorporating the effects of HRRs, opening sizes and tunnel slopes for the longitudinal flame extension in upward and downward directions, which is found to be in good agreement with the present data and also available data in the literature. The experimental data and the correlation developed are important in understanding the extension behavior of the ejected fire from a carriage in an inclined tunnel, which are essential to assess the thermal hazard and risk of fire spreading to adjacent vehicles.

Urea-assisted water electrolysis offers an effective strategy to significantly lower the cell voltage required for hydrogen production, while the development of efficient and earth-abundant bifunctional electrocatalysts has attracted considerable attention. Here, we present crystalline cobalt hydrogen phosphite as a bifunctional electrocatalyst, facilitating both cathodic hydrogen production and anodic urea oxidation. Surface reconstruction is demonstrated, leading to the formation of oxyhydroxides, which act as active sites for electrocatalysis. Notably, achieving a current density of 10 mA cm–2 requires ultralow potentials of −59 mV for the cathodic reaction and 1.302 V for the anodic reaction. Additionally, an overall cell voltage of 1.376 V is achieved to sustain the same current density in a two-electrode hybrid water electrolysis system, which is considerably lower than that required for traditional water splitting (1.577 V). This newly developed bifunctional electrocatalyst shows great promise for future energy-saving hydrogen production and urea-related wastewater treatment applications.

Aviation safety is critically challenged by significant turbulence, often triggered by wind shear events, which jeopardize aircraft controllability and may cause structural damage to the fuselage. Current predictive models, primarily based on Pilot Reports (PIREPs), suffer from data imbalance, undermining their reliability and accuracy. This research addresses the need for a robust approach to accurately estimate and classify aviation turbulence events. We propose a novel framework, the Self-Paced Ensemble (SPE), integrated with Shapley Additive Explanation (SHAP) analysis. This framework utilizes tree-based classifiers such as Gradient Boosting Decision Trees (GBDT), Random Forests (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Extra Trees (ET) to enhance predictive accuracy and reliability. The SPE model, particularly when combined with XGBoost, demonstrated superior performance with a recall of 70.16 %, specificity of 74.75 %, G-Mean of 73.67 %, Matthews correlation coefficient (MCC) of 0.352, and area under the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve of 0.726. Comparatively, the SPE model with RF achieved a recall of 70.05 %, specificity of 73.89 %, G-Mean of 72.57 %, MCC of 0.347, and AU-ROC of 0.721. Post-hoc Wilcoxon signed-rank tests further validated these results. SHAP analysis identified wind shear altitude, magnitude, and causes as the most influential factors affecting significant aviation turbulence prediction. The SPE-SHAP framework not only significantly improves the prediction of aviation turbulence but also enhances model transparency by elucidating key contributing factors. These insights can inform updates to aircraft operation protocols and enhance flight training, thereby increasing safety during wind shear events.