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Enregistrement W2342045646 · doi:10.1149/ma2016-01/45/2209

Model-Free Kinetic Data Analysis Using Massive Dynamic Impedance Data Sets

2016· article· en· W2342045646 sur OpenAlexaff
Robert L. Sacci, David A. Harrington

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDielectric spectroscopyCyclic voltammetryMeasure (data warehouse)Electrical impedanceKinetic energyLinear sweep voltammetryChemistryHorizontal scan rateAnalytical Chemistry (journal)Computer sciencePhysicsElectrodeElectrochemistryPhysical chemistryData miningQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic Electrochemical Impedance Spectroscopy (dEIS) enables the collection of impedance data sets continuously as a slow-sweep cyclic voltammogram is carried out. Provided that careful baseline corrections are carried before the Fourier analysis of the multisine signal and the lowest frequency is not too low for the chosen sweep rate (typically 1 Hz at 2 mV s-1), then it may be shown that the impedance data is valid, for example by the Kramers-Kronig transformation [1]. The method can measure the dynamic state of the surface, and the correlation with the voltammetric features, such as integrated charges or subtle changes in the peak shape, assists in the interpretation. The enormous amount of data produced, e.g., spectra every 1 mV over 3 V for a voltammetry cycle, is daunting in terms of data analysis (and required disk space), but this is solved to some extent by automated batch fitting to equivalent circuits. However, the large data density offers the possibility to deduce the form of the rate law in a model-free kinetic data analysis, rather than the more usual propose-mechanism—fit—reject--modify cycle of identifying reaction mechanisms. This cycle frequently fails because (1) many standard assumptions are oversimplified, and (2) the real behaviour may be outside known models. Consider the surface reaction step that is key in many small molecule oxidation mechanisms, OH(ads) + CO(ads) → CO2 + H+ + e- + 2(site) rate = kθ OH· θ CO The rate law is written as a product of coverages, θ, in the most common, but oversimplified, Langmuir (mass-action) form. An unrealistically high maximum coverage of one adsorbate per metal site is typically assumed. There is controversy over whether this proceeds by random collisions between mobile adsorbed species, or at the edge of islands of the adsorbed species (nucleation-collision-growth kinetics). This debate hinges on the surface diffusion rate, and it needs to be remembered that these are extremes. Interactions between adsorbed species are sometimes modeled by the Frumkin isotherm, which is only approximate. Adsorption of OH and mass transport of CO typically involve approximations. Anion adsorption can be significant in these types of reactions, but is usually not explicitly invoked. This type of complexity thwarts conventional kinetic analysis. We illustrate an alternative method, applied here to the simpler case of the oxide formation and reduction on polycrystalline Pt and Pd. The kinetics are characterized by seeking (i) the net rate of production of the adsorbed species as a function of both coverage and potential, r(θ,E), and (ii) the current density as a function of these variables, j(θ,E). Under the very generic assumption that these rates are some (unknown) function of coverage times some function of potential times some function of bulk concentration (mass transport being fast for this system), we can show that the experimental quantity R ct times the voltammetry current density must be the function of the potential divided by its derivative with respect to potential. Integration of this ratio with potential at constant coverage and concentration then shows (for this system) that the data obeys the Tafel relationship and enables extraction of the transfer coefficient without assuming any functional form for the coverage and concentration functions. Similar tests may be devised to determine the latter functions, and in this way, the rate law may be deduced directly from the data. [1] R.L. Sacci, F. Seland and D.A. Harrington, Dynamic Electrochemical Impedance Spectroscopy for Electrocatalytic Reactions, Electrochim. Acta., 131 (2014) 13-19. * Present address, Oak Ridge National Laboratory

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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