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Enregistrement W2925039797 · doi:10.1038/s41467-019-09188-9

In situ spectroscopy-guided engineering of rhodium single-atom catalysts for CO oxidation

2019· article· en· W2925039797 sur OpenAlexafffund
Max J. Hülsey, Bin Zhang, Zhirui Ma, Hiroyuki Asakura, David Adekoya, Wei Chen, Tsunehiro Tanaka, Peng Zhang, Zili Wu, Ning Yan

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesChemical Sciences, Geosciences, and Biosciences DivisionBasic Energy SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceNational Natural Science Foundation of ChinaNational Research Foundation SingaporeNational Research FoundationU.S. Department of Energy
Mots-clésCatalysisRhodiumIn situX-ray photoelectron spectroscopyPhosphotungstic acidOxidation stateChemistrySubstrate (aquarium)RedoxMetalSpectroscopyInorganic chemistryMaterials sciencePhotochemistryChemical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Single-atom catalysts have recently been applied in many applications such as CO oxidation. Experimental in situ investigations into this reaction, however, are limited. Hereby, we present a suite of operando/in situ spectroscopic experiments for structurally well-defined atomically dispersed Rh on phosphotungstic acid during CO oxidation. The identification of several key intermediates and the steady-state catalyst structure indicate that the reactions follow an unconventional Mars-van Krevelen mechanism and that the activation of O2 is rate-limiting. In situ XPS confirms the contribution of the heteropoly acid support while in situ DRIFT spectroscopy consolidates the oxidation state and CO adsorption of Rh. As such, direct observation of three key components, i.e., metal center, support and substrate, is achieved, providing a clearer picture on CO oxidation on atomically dispersed Rh sites. The obtained information are used to engineer structurally similar catalysts that exhibit T20 values up to 130 °C below the previously reported Rh1/NPTA.

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations270
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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