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Enregistrement W1964053643 · doi:10.1088/0953-8984/24/22/225003

Anchoring platinum on graphene using metallic adatoms: a first principles investigation

2012· article· en· W1964053643 sur OpenAlexafffund
Fatih Şen, Yue Qi, A.T. Alpas

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Condensed Matter · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGraphenePlatinumMaterials scienceCovalent bondMetalIonic bondingBond strengthDensity functional theoryChemical physicsNanotechnologyChemistryIonComputational chemistryCatalysisLayer (electronics)Adhesive

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First principles calculations based on spin-polarized density functional theory were used to identify metallic adatoms that would strengthen the Pt(111)/graphene interface (with a low work of separation of 0.009 J m(-2)), when the adatom was placed between the Pt(111) and the graphene. It was shown that the strength of the Pt-adatom bond, which had a metallic character, increased with the amount of charge transferred from the adatom to the Pt. The carbon-adatom bond, on the other hand, had a mixed ionic and covalent character and was weaker than the Pt-adatom bond for each of the 25 elements considered. Consequently, the total Pt(111)/graphene interface strength and, hence, the anchoring effect of the adatom were controlled by the carbon-adatom bond strength. Metals with unfilled d orbitals increased the Pt/graphene interface strength to above 0.5 J m(-2). The carbon-adatom bond strength was proportional to the ratio between the charge transferred from the adatom to the graphene (ΔZ(C)) and the charge transferred to the Pt surface (ΔZ(Pt)); i.e., the ΔZ(C)/ΔZ(Pt) ratio defined the ability of an adatom to anchor Pt to graphene. For Ir, Os, Ru, Rh and Re, ΔZ(C)/ΔZ(Pt) > 1.0, making these elements the most effective adatoms for anchoring Pt to graphene.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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