Surface Segregation of Fe in Pt–Fe Alloy Nanoparticles: Its Precedence and Effect on the Ordered‐Phase Evolution during Thermal Annealing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coupling electron microscopy techniques with in situ heating ability allows us to study phase transformations on the single‐nanoparticle level. We exploit this setup to study disorder‐to‐order transformation of Pt–Fe alloy nanoparticles, a material that is of great interest to fuel‐cell electrocatalysis and ultrahigh density information storage. In contrast to earlier reports, we show that Fe (instead of Pt) segregates towards the particle surface during annealing and forms a Fe‐rich FeOx outer shell over the alloy core. By combining both ex situ and in situ approaches to probe the interplay between ordering and surface‐segregation phenomena, we illustrate that the surface segregation of Fe precedes the ordering process and affects the ordered phase evolution dramatically. We show that the ordering initiates preferably at the pre‐existent Fe‐rich shell than the particle core. While the material‐specific findings from this study open interesting perspectives towards a controlled phase evolution of Pt–Fe nanoalloys, the characterization methodologies described are general and should prove useful to probing a wide‐range of nanomaterials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».