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Enregistrement W2507412263 · doi:10.1149/ma2016-02/21/1609

Electrodeposition and Characterization of Pt(100) Nanostructures

2016· article· en· W2507412263 sur OpenAlexaff
Erwan Bertin, Sébastien Garbarino, Brunet Magali, David Pech, Daniel Guay

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisElectrochemistryMaterials sciencePlatinumNanoparticleNanotechnologyPlatinum nanoparticlesChemical engineeringDeposition (geology)NanostructureElectrocatalystColloidCharacterization (materials science)ChemistryElectrodeOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last decade, approaches to increase the electrocatalytic activity of platinum based catalysts have focus on decreasing the particle size or using nanostructures to increase the surface to mass ratio. Significant improvements were also obtained by mixing Pt with various elements to form alloys and improve the poisoning tolerance to CO and other oxygenated compounds.[1, 2] However, an increasingly promising approach has focus on taking advantages of the surface sensitivity of electrochemical reactions to use catalysts with a specific surface structure, such as single crystals, shape-controlled nanoparticles or preferentially oriented films to increase the activity of a given catalyst.[3, 4] Unfortunately, the preparation and use of these catalysts is not trivial. Single crystals have a very well defined surface structure, but their low electrochemical surface area limits the interest of such structure to fundamental studies. Nanoparticles offer a promising surface to mass ratio, but are often prepared by colloidal methods. The ligand shell employed in the synthesis can therefore be challenging to remove without altering the surface structure. However, it was recently shown that platinum films could be prepared by potentiostatic deposition in the absence of any organic surfactants. The blank voltammogram of such film (Fig.1) clearly displays features associated with a preferential (100) orientation, namely a h2 peak higher then h1, as well as the presence of h3, associated with (100) terraces. In this study, we will focus on influence of some of the parameters influencing the electrodeposition of such preferentially (100) oriented films. The influence of parameters such as the deposition potential, charge and the nature of the Pt salt used have a critical influence on the fraction of (100) and (111) sites that can be obtained. The analysis of this films will be discussed in light of the results obtained by bismuth irreversible adsorption and deconvolution of the hydrogen desorption region, according to the method described by Solla-Gullón et al.[5] A fine tuning of the deposition parameters can allow one to control the total fraction of (100) sites (up to 47%) and the fraction of Pt atoms in (100) terraces. The fraction of (111) sites can also be adjusted and reached a maximum value of 23 %.[5, 6] The advantages of these structures for electrocatalytic reactions (ammonia, formic acid oxidation) will also be discussed. Finally, in the last part of our work, we have studied the electrodeposition of such kind of preferentially oriented nanostructures through a homemade, porous AAO membrane. The parameters influencing the membrane preparation will be briefly discussed, before introducing the new results we obtained in the preparation of nanowires and nanotubes with a preferential (100) orientation. References [1] H.A. Gasteiger, N. Markovic, P.N. Ross, E.J. Cairns, J. Phys. Chem., 97 (1993) 12020-12029. [2] E. Antolini, J.R.C. Salgado, E.R. Gonzalez, Appl. Catal., B, 63 (2006) 137-149. [3] J. Solla-Gullón, F.J. Vidal-Iglesias, J.M. Feliu, Annu Rep Prog Chem Sect C, 107 (2011) 263-297. [4] S. Garbarino, A. Ponrouch, S. Pronovost, J. Gaudet, D. Guay, Electrochem. Commun., 11 (2009) 1924-1927. [5] J. Solla-Gullon, P. Rodriguez, E. Herrero, A. Aldaz, J.M. Feliu, Phys Chem Chem Phys, 10 (2008) 1359-1373. [6] E. Bertin, S. Garbarino, D. Guay, J. Solla-Gullón, F.J. Vidal-Iglesias, J.M. Feliu, J. Power Sources, 225 (2013) 323-329. [7] E. Bertin, C. Roy, S. Garbarino, D. Guay, J. Solla-Gullón, F.J. Vidal-Iglesias, J.M. Feliu, Electrochem. Commun., 22 (2012) 197-199. Figure 1

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2016
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