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Enregistrement W2509553277 · doi:10.1149/ma2016-02/53/4093

Novel Ir@Pt Core@Shell Nanoparticles As Catalysts for Ethanol Oxidation

2016· article· en· W2509553277 sur OpenAlexaff
Jachym Slaby, Sanaz Ketabi, Ehab N. El Sawy, Viola Birss

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDirect-ethanol fuel cellThermogravimetric analysisCatalysisNanoparticleBifunctionalChemical engineeringMaterials scienceCombustionEthanol fuelAdsorptionChemistryInorganic chemistryEthanolNanotechnologyOrganic chemistryProton exchange membrane fuel cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethanol is a promising fuel for transportation applications, given its low toxicity and easy access from feedstock fermentation. However, the combustion of ethanol to regain the stored energy is highly inefficient and thus a non-combustion process, such as the electrochemical oxidation of ethanol in a fuel cell, is desirable for utilizing the stored energy. To achieve high conversion efficiencies, an appropriate catalyst for ethanol oxidation must be developed. While Pt is a good material for this purpose, it is prone to poisoning by strongly adsorbed intermediates, e.g., CO. To address these shortcomings, Pt can be nanostructured and combined with other metals, resulting in superior activity and longer lifetimes. In the present work, Ir core@Pt shell nanoparticles (NPs) were synthesized, with varying Pt shell coverages (less than one monolayer), ensuring that some Ir is exposed and thus allowing the bifunctional effect [1], electronic [2], and strain effects [3] to all play a role in the catalysis of the ethanol oxidation reaction. The core@shell NPs were synthesized using the polyol method [4], producing a core that was ca. 3 nm in diameter and then loaded (10 mass %) onto Vulcan Carbon powder. These catalysts were then characterized by wavelength-dispersive X-ray spectroscopy (WDS) and thermogravimetric analysis to determine the relative percentage of each metal present in each nanoparticle and to confirm the metal loading onto the carbon, respectively, while TEM analysis confirmed the expected NP size and distribution. The electrocatalytic activity of these materials was evaluated using a three electrode system, all in 0.5 M H2SO4 + 0.01 - 1 M ethanol at room temperature. Overall, it is shown that these Ir core@Pt shell NPs are notably more active than Pt NPs of the same size and also produced using the polyol method. The activity of the catalysts increases with ethanol concentration, but less than linearly, and sweep rate studies revealed the presence of electroactive surface-bound reaction intermediates. The stability of the catalysts has also been investigated using cyclic voltammetry and chronoamperometry experiments. By studying the effect of Pt shell coverage on the Ir core NPs, the mechanism by which Ir enhances the activity of Pt during ethanol oxidation is now being determined. References: El Sawy, E. N.; Molero, H. M.; Birss, V. I. Electrochimica Acta (EAST13-0480) 2013. Chen, Y. M.; Yang, F.; Dai, Y.; Wang, W. Q.; Chen, S. L. Journal of Physical Chemistry C 2008, 112, 1645-1649. Zhang, X. T.; Wang, H.; Key, J. L.; Linkov, V.; Ji, S.; Wang, X. L.; Lei, Z. Q.; Wang, R. F. Journal of The Electrochemical Society 2012, 159, B270-B276. Alayoglu, S.; Eichhorn, B. Journal of the American Chemical Society 2008, 130, 17479- 17486.

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,253 · 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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