Synthesis and study of palladium-containing nanomaterials for hydrogen technologies
Notice bibliographique
Résumé
We are currently facing a climate change and global warming effect due to the emission of greenhouse gases from our existing energy sources. A hydrogen-based economy is one solution to uphold our standard of living while lowering our carbon emissions. Palladium has the potential to play a major role in many aspects of the hydrogen-based economy, from purifying hydrogen to harnessing the energy via fuel cells and storing hydrogen as PdH x . In my M.Sc. study, Pd-based nanomaterials have been synthesized and examined for their applications in various hydrogen technologies. Surface properties of the synthesized Pd-based nanomaterials were characterized by scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), energy dispersive X-ray spectrometry (EDS), X-ray diffraction (XRD), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and N 2 gas adsorption/desorption. Electrochemical analysis of the fabricated materials was performed using cyclic voltammetry (CV), linear sweep voltammetry (LSV), and chronoamperometry (CA). Other characterization methods were also applied such as inductively-coupled plasma atomic emission spectroscopy (ICP-AES), density functional theory (OFT) calculations, and hydrogen gas adsorption/absorption. The adsorption of the catalytically poisoning species, carbon monoxide, was also examined on Pd, PdPt, and PdAu nanostructures. The relative quantities of CO molecules adsorbed to surface of the catalysts decrease in the order of: PdPt > Pd > PdAu. It was found that the possible adsorption sites of CO can be tuned by alloying Pd with metals to which CO has different binding strengths. The work done in this thesis shows that by alloying Pd with other metals, both geometric and electronic properties are changed drastically. This has a major influence on the applications of Pd for hydrogen technologies.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».