Oxygen Reduction Reaction (ORR) on a Mixed Titanium and Tantalum Oxy-nitride Catalyst Prepared by the Urea-based Sol-gel Method
Notice bibliographique
Résumé
The electrochemical stability and activity of different compositions of titanium and tantalum oxy-nitride nano-catalysts were investigated for the oxygen reduction reaction (ORR). A new sol-gel method was used to produce a nano-powder mixture of Ti and Ta oxynitride from their alkoxides using urea as a nitrogen source. The precursors prepared by the sol-gel method were annealed in a N2 + 3% H2 atmosphere at determined temperatures (500, 700 and 900 °C) inside a silica tube furnace. X-ray diffraction results proved that by using this method a considerable amount of nitrogen was inserted into the catalyst structure at a relatively low temperature. Energy dispersive spectroscopy showed that the prepared catalyst should be oxidized carbonitride of titanium and/or tantalum. Heat treatment had a major effect on the onset potential by changing the crystallinity of the catalyst, so that the onset potential of titanium oxynitride increased from ca. 0.05 V to 0.65 V vs. NHE by increasing the temperature from 500 to 700 °C. Increasing the Ta concentration also led to a higher onset potential but lower ORR current. For instance, the onset potential for the ORR for tantalum oxynitride heat treated at 700 °C was ca. 0.85 V vs. NHE while this value was ca. 0.65 V vs. NHE for titanium oxynitride. However, the ORR current was 100 times smaller in tantalum oxynitride, most likely because of a low electrochemically active surface area. Electrochemical measurements suggested that an appropriate composition of titanium and tantalum was required to have both a good onset potential and ORR current by improving the catalytic activity and increasing the active surface area and electrical conductivity.
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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 ».