Investigation of Heterogeneous Catalysts by an Electrochemical Method: Ceria and Titania-Supported Iridium Nanoparticles for Ethylene Oxidation
Notice bibliographique
Résumé
Recently, metal support interaction (MSI) has been demonstrated to be closely related to electrochemical promotion of catalysis (EPOC) in the functionality of the process through spillover/backspillover of ionic species to/from the conductive support. In the present work, the interaction that iridium oxide (IrOx) nanoparticles have with two mixed ionic-electronic conducting (MIEC) materials (i.e., ceria, CeO2 and titania, TiO2) for ethylene oxidation is evaluated. To this end, the open circuit catalytic oxidation of ethylene as well as steady-state polarization measurements were carried out for free-standing (unsupported) IrOx and ceria- and titania-supported IrOx (~1 nm). The presence of these two supports was found to increase the catalytic reaction rate when compared to the free-standing IrOx, and decrease the electrochemical reaction rate at the three-phase boundary, as confirmed by the exchange current density (i0). In the light-off experiments, the IrOx/CeO2 catalyst showed a higher reaction rate until 3000C; however IrOx/TiO2 was superior at 3500C. It was also shown that the catalysts with lower i0 resulted in higher open-circuit reaction rates due to the larger amount of thermally-induced backspillover promoters to the gas exposed catalyst surface, in agreement with the EPOC phenomenon.
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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) | 0,000 | 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 ».