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Enregistrement W2913561869 · doi:10.1021/acscatal.8b03298

Anionic Single-Atom Catalysts for CO Oxidation: Support-Independent Activity at Low Temperatures

2019· article· en· W2913561869 sur OpenAlexafffund
Thomas Kropp, Zhuole Lu, Zhao Li, Ya-Huei Cathy Chin, Manos Mavrikakis

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésCatalysisTransition metalOxideChemistryVacancy defectDensity functional theoryMetalOxygenAtom (system on chip)Inorganic chemistryAdsorptionBinding energyCrystallographyPhotochemistryPhysical chemistryComputational chemistryOrganic chemistryAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study 14 atomically dispersed transition metals on halite-type oxides (MeO, Me = Fe, Mg, Mn, and Ni) using periodic density functional theory calculations and probe structure and activity toward CO oxidation for a subset of these systems experimentally. Pd and Pt can form stable negatively charged species upon binding to oxygen vacancies; the magnitude of the metal atom binding energy depends on the O vacancy formation energies of the supporting metal oxide and the lattice match between transition metal and support. The resulting oxide-supported single-atom systems catalyze CO oxidation by molecularly adsorbed O 2 with intrinsic barriers as low as 36 kJ/mol for Pt/MnO x (001). This high activity stems from the single sites’ ability to stabilize surface superoxide species. Furthermore, intrinsic barriers were found to depend primarily on the identity of the transition metal and to be nearly independent of the support identity. However, O 2 may heal the oxygen vacancy, which leads to catalyst deactivation. Catalyst deactivation by oxygen can be suppressed by using a more reducible support such as FeO(001) or MnO(001).

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 seuil0,002

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations68
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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