MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2272117125 · doi:10.1002/celc.201500432

Role of the Metal‐Oxide Support in the Catalytic Activity of Pd Nanoparticles for Ethanol Electrooxidation in Alkaline Media

2015· article· en· W2272117125 sur OpenAlexafffund
Evans A. Monyoncho, Spyridon Ntais, Nicolas Brazeau, Jhing‐Jhou Wu, Chia‐Liang Sun, Elena A. Baranova

Notice bibliographique

RevueChemElectroChem · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChang Gung Medical FoundationChang Gung Memorial Hospital
Mots-clésChronoamperometryCatalysisChemistryInorganic chemistryCyclic voltammetryMetalNanoparticleSelectivityOxideX-ray photoelectron spectroscopyNuclear chemistryElectrochemistryMaterials scienceChemical engineeringElectrodeOrganic chemistryNanotechnologyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The promotional role of oxide supports (CeO2, SnO2, TiO2) on ethanol electrooxidation in alkaline media over Pd nanoparticles (NPs) is presented and compared to Pd on carbon. XPS revealed a shift to lower binding energy of the Pd 3d peak when Pd NPs were deposited on metal oxides, implying a charge transfer from the oxides to the Pd. The catalytic activity of the supported NPs for ethanol electrooxidation was assessed by using cyclic voltammetry and chronoamperometry. The electrooxidation products were monitored in situ, using polarization modulation–infrared reflection absorption spectroscopy (PM‐IRRAS), which revealed that the supports influence the selectivity of reactions on Pd. Pd/CeO2 has superior selectivity towards breaking the C−C bond to produce CO2 compared to the other three supports. Acetate, as a product, was evident on all of the catalysts, but at different ratios. Pd supported on metal oxides showed higher activity and, in particular, CeO2 and SnO2 stand out as the best supports.

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 seuil0,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations81
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemElectroChemMême sujetElectrocatalysts for Energy ConversionTravaux en français237 207