Corrosion Resistance and Stability of the Pt-Ni and Pt-Co Nanoparticles Prepared by the Double Potential Step Electrolysis
Notice bibliographique
Résumé
The Pt-Ni and Pt-Co nanoparticles covered with a Pt skin layer were prepared by the double potential step electrolysis (DPSE), which composed of potential steps for electrodeposition of the Pt-Ni and Pt-Co alloy and the following selective dissolution of the Ni and Co component, respectively. With this method, the Pt alloy nanoparticles covered with a Pt skin layer could be prepared just in one process, and the composition and size of the Pt alloy nanoparticles could be easily controlled by changing the electrode potential and plating bath composition. Both the nanoparticles by the DPSE exhibited higher corrosion resistance and oxygen reduction reaction (ORR) activity than the Pt nanoparticles even after deterioration test, and the surface contents of them were kept constant around 4 % Co and 8 % Ni measured by XPS over the wide range of Pt alloy compositions, respectively. Comparing the Pt-Ni with Pt-Co nanoparticles, the Pt-Co nanoparticles were found to be more stable than the Pt-Ni nanoparticles, and suggested that a Pt-skin layer on Pt alloy particles had an important role in their performances.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».