(Invited) Pulsed Electrodeposition of Metallic Nanoparticles for Energy Conversion and Storage Applications
Notice bibliographique
Résumé
Metallic nanoparticles, including platinum, nickel and copper, were deposited on carbon substrates and titania nanotubes (TNTs) using a pulsed current electrodeposition technique with very low duty cycles, high peak current densities, and pulses delivered in both milli- and nano-second range employing triangular and ramp-down waveforms. The presence of nanoparticles, ranging from 2-50 nm in diameter, were confirmed by scanning electron microscopy and X-ray powder diffractometry. Further electrochemical characterization was performed utilizing cyclic voltammetry and frequency response analysis. A simple yet robust mathematical model was developed to predict the influence of different electroplating parameters, including peak deposition current density, pulse waveform, pulse on-time and pulse off-time, on the size and catalytic activity of the resulting nano-catalyst layers. The model is based on progressive nucleation and considers contributions from both nucleation and growth currents. The model was further refined by considering all contributing factors towards growth current, including diffusion, ohmic and charge transfer phenomena as well as changing diffusion coefficients, during electrodeposition. According to the model, at high peak deposition current densities and low duty cycles, the ramp-down waveform yielded the highest nucleation rates, confirming the experimental findings in which nanoparticles generated with the above waveform produced the smallest average grain size, ranging from 2 to 5 nanometer in diameter for platinum nanocatalysts on carbon cloths and TNTs and 10 to 50 nm in diameter for nickel and copper nanoparticles deposited on TNTs.
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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) | 0,001 | 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 ».