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Enregistrement W2096364816 · doi:10.1021/jp312391h

Phase-Induced Shape Evolution of FeNi Nanoalloys and Their Air Stability by in-Situ Surface Passivation

2013· article· en· W2096364816 sur OpenAlexafffund
Nafiseh Moghimi, Samad Bazargan, Debabrata Pradhan, K. T. Leung

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNucleationMaterials scienceNanoparticlePassivationX-ray photoelectron spectroscopyChemical engineeringTransmission electron microscopyElectrolyteScanning electron microscopeAlloyNanotechnologyChemical physicsLayer (electronics)Composite materialChemistryElectrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shape and size of nanoparticles are fundamental structural properties that govern the development of novel surface-related applications. Traditionally external agents such as surfactants, reducing agents, or stabilizers have been used for enforcing preferential growth orientation, size, and shape to develop tailor-made nanoparticles. However, these external agents cover the pristine surface of the particle and invariably reduce the surface activity. Here, we introduce a surfactant-free, single-step electrochemical method to control the shape of air-stable FeNi alloy nanoparticles. Using glancing-incidence X-ray diffraction, we further demonstrate that the shape evolution of nanoparticles from concave cube to truncated sphere occurs concurrently with the phase transformation from bcc to fcc. This shape evolution can be achieved by fine-tuning a single parameter, the ratio of reactant concentrations (i.e., [Ni 2+ ]/[Fe 2+ ]). Addition of Ni 2+ to the Fe 2+ electrolyte changes the nucleation mechanism from progressive growth for pure Fe 2+ electrolyte to instantaneous growth for mixed Fe 2+ /Ni 2+ electrolyte, which leads to a remarkably narrow size distribution and very uniform dispersion on the Si substrate. Depth-profiling X-ray photoelectron spectroscopy and energy-dispersive X-ray analysis by both transmission electron microscopy and scanning electron microscopy for nanoparticles at different growth stages reveal alloy formation and preferential deposition of Fe during initial growth that results in a quasi-core–shell structure. We also observe the in-situ formation of a very thin Ni-doped FeOOH outer layer and NiFe 2 O 4 intermediate layer on the skin of the nanoparticles, which passivates the surface and dramatically enhances the air stability. The present work provides a unique example of shape-controlled bimetallic nanostructures and offers insights into growth modification of a host metal structure by a guest metal.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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