Computational modeling of supported catalyst systems: investigation of free catalyst nanoparticles and support effects
Notice bibliographique
Résumé
Improvements in durability and performance of cathode catalyst layers in polymer electrolyte fuel cells require a fundamental understanding of the stability and electrocatalytic reactivity of Pt/support systems. The objective of this Ph.D. work was to investigate the effects of geometrical factors defining the properties of the catalyst as well as the impact of the support material on the thermal stability and catalytic behaviour of free Pt nanoparticles and Pt/support systems. This dissertation consists of three parts, dealing with the following phenomena: i) effects of atomic structure on the energetics and adsorption properties of free Pt nanoparticles, ii) effects of metal oxide support materials within Pt/NbxOy bilayer systems; iii) effects of the spillover of hydrogen from catalyst surface to support on the apparent hydrogen evolution reactivity in the systems of Pd nanoislands on an Au support. The first two parts of this work employed ab initio calculations based on density functional theory. The third part employed a mean field approach based on the Wigner-Seitz cellular method. In the study of free Pt nanoparticles, the calculated cohesive energies agree with the Gibbs-Thomson relation. These results imply that the cohesive energy of Pt nanoparticles is determined primarily by the particle size and not the particle shape. The calculated adsorption energies of atomic oxygen showed high spatial variation on all nanofacets. The adsorption energies depend on the atom arrangement at the reaction site. In the study of Pt/NbxOy bilayer systems, the degree of oxygen incorporation into NbxOy was observed to influence the distribution of electronic charge density and the formation of chemical bonds at the Pt|NbxOy interface. These results imply that the electronic and geometric structure of Pt is changed by interaction between Pt and support. The spillover effect was studied by developing a kinetic model of hydrogen evolution on an array of Au-supported catalyst particles. These results imply that the spillover effect could be a major cause of the enormous enhancement of the current density observed in experimental studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».