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Enregistrement W2802784444 · doi:10.1149/ma2018-01/37/2172

(Invited) Electrochemical Methods for Surface Composition Determination of Alloy and Core/Shell Nanoparticles

2018· article· en· W2802784444 sur OpenAlexaffabout
Ehab N. El Sawy, Annie Hoang, Jachym Slaby, Viola Birss

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoparticleAlloyMaterials scienceCatalysisChemical engineeringElectrochemistryShell (structure)MetalNanotechnologyChemistryElectrodePhysical chemistryComposite materialMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surface characteristics of metallic nanoparticles (NPs), especially the atomic percent and distribution of each component, is critical to their catalytic and electrocatalytic behavior. Therefore, efforts are underway to design NP catalysts with full control of their composition, both in the bulk and at the surface. In our work, Pt-Ru and Pt-Ir NPs, either in alloy or core@shell forms, are of great interest, due to their suitability for a wide range of electrocatalytic and sensing applications, such as for the oxidation of formic acid, alcohols, and ammonia, for oxygen evolution and reduction in regenerative fuel cells, in the reduction of hydrogen peroxide, and as an electron mediating matrix in glucose biosensors 1–8. In the present work, PtxIry alloys, Ircore@Ptshell, Rucore@Ptshell, and Rucore@Pt-Irshell NPs were synthesized using the simple and controllable polyol method 9. In the case of PtxIry alloy NPs, two sequential heating steps were employed to minimize the possibility of surface enrichment of Pt or Ir during NP formation. In the case of Ircore@Ptshell and Rucore@Ptshell NPs, the Ptshell, with a coverage of between 0.1 and 2 monolayers (MLs), was controllably deposited on the surface of the Ircore and Rucore NPs, while for the Rucore@Pt-Irshell NPs, one ML of the PtxIry alloy shell, containing different Pt:Ir ratios, was deposited on the Rucore. Wavelength dispersive X-ray spectroscopy (WDS) and energy dispersive X-ray spectroscopy, coupled with high-resolution transmission electron microscopy (EDS/HRTEM) and powder X-ray diffraction (PXRD), were then used to determine the bulk composition and homogeneity of the NPs. To determine the outer surface composition of these NPs, the underpotential deposition/stripping of Cu and oxalic acid oxidation have been used previously, e.g., for Pt-Ru NPs 10–12. However, the effect of NP size, Pt-Ru interactions at the surface, and the degree of Ru oxidation on the catalytic activity have not been determined. In other prior work 13, CO stripping was used to establish the stability of PtRu NPs by tracking the changes in the surface composition. In the present work, several electrochemical fingerprinting methods were developed (underpotential deposition/removal of H atoms, CO stripping, and surface oxide reduction) to determine the precise coverage and thickness (fraction of MLs) of the Ptshell on the Ircore@Ptshell and Rucore@Ptshell, NPs and the Pt:Ir ratio at the surface of the PtxIry alloy and Rucore/Pt-Irshell NPs, as well as the real surface area of the exposed metals. Figure 1 1,14,15 shows the CO stripping voltammetry of the NPs under study here as an example of how the peak potential and splitting correlate with the NP surface composition. A comparison will be given between the surface areas and compositions obtained by each of the electrochemical methods used here, as well as with what can be inferred from TEM imaging methods. References: E. N. El Sawy, H. T. Handal, V. Thangadurai, and V. I. Birss, J. Mater. Chem. A, 4, 15400–15410 (2016) E. N. El Sawy and P. G. Pickup, Electrocatalysis, 7, 1–9 (2016). E. N. E. N. El Sawy, H. A. H. A. El-Sayed, and V. I. V. I. Birss, Phys. Chem. Chem. Phys., 17, 27509–27519 (2015) A. Allagui et al., Int. J. Hydrogen Energy, 38, 2455–2463 (2013). M. Zeng, X. X. Wang, Z. H. Tan, X. X. Huang, and J. N. Wang, J. Power Sources, 264, 272–281 (2014) E. Antolini, Acs Catal., 4, 1426–1440 (2014) P. Holt-Hindle, S. Nigro, M. Asmussen, and A. Chen, Electrochem. commun., 10, 1438–1441 (2008) A. S. Jhas, H. Elzanowska, B. Sebastian, and V. Birss, Electrochim. Acta, 55, 7683–7689 (2010) H. Bonnemann and K. S. Nagabhushana, in Metal Nanoclusters in Catalysis and Materials Science,, p. 21–48, Elsevier, Amsterdam (2008) C. L. Green and A. Kucernak, J. Phys. Chem. B, 106, 1036–1047 (2002) C. N. Van Huong and M. J. Gonzalez-Tejera, J. Electroanal. Chem. Interfacial Electrochem., 244, 249–259 (1988) C. Bock and B. MacDougall, J. Electrochem. Soc., 150, E377–E383 (2003) P. Ochal et al., J. Electroanal. Chem., 655, 140–146 (2011) E. N. El Sawy, H. a El-Sayed, and V. I. Birss, Chem. Commun., 50, 11558–11561 (2014) E. N. El Sawy, thesis, University of Calgary, Canada (2013). 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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,009

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,278 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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