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Enregistrement W3025647806 · doi:10.1149/ma2020-01452575mtgabs

Simplifying Mechanistic Impedances

2020· article· en· W3025647806 sur OpenAlexaffabout
David A. Harrington

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNyquist plotElectrical impedancePlot (graphics)Nyquist–Shannon sampling theoremStatistical physicsMathematicsComputer scienceMathematical analysisPhysicsDielectric spectroscopyStatisticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The methodology to derive the impedance corresponding to a reaction mechanism involves linearizing the kinetic equations. It has been used for a long time for quite complicated mechanisms, and has been systematized in a matrix form so that it is now straightforward to compute the impedance spectrum for any set of reactions and kinetic parameters. There has also been some progress on the inverse problem; deducing which types of mechanisms can correspond to which shapes of impedance spectra. The complexity of the spectrum, in terms of the number of semicircles (loops) in a Nyquist plot or bends in a Bode plot is known to be related to the number of reaction steps with linearly independent stoichiometry. According to these rules, a complicated reaction mechanism is expected to give a complicated impedance spectrum at least at some potentials. However, impedance spectra are often deceptively simple, and mask the complexity of the underlying mechanism. I discuss some of the reasons for this and how to simplify mechanistic impedances in order to better understand the relationship between mechanism and impedance shapes. Aside from the increased understanding of what is going on, this also has the practical advantage that data can be fitted to expressions with a smaller number of (combined) parameters, which leads to more reliable location of the global minimum. A simple reason for simplification is that an adsorbed intermediate has very low coverage (or coverage close to one), so oscillations in the coverage are too small to show up. For the hydrogen evolution reaction, for example, the two semicircle spectrum reduces to a single semicircle under these conditions. This is a special case of a mechanism having a rate-determining step (RDS). When a reaction mechanism with multiple adsorbed species has a single RDS, the impedance collapses to a single semicircle1. This result comes from applying the preequilibrium approximation widely used in conventional chemical kinetics. Reaction steps before the RDS are fast and approximately in equilibrium, so the coverages associated with them oscillate in phase with the potential and so are not “seen”; reaction steps after the RDS are fast and any adsorbed species have very low coverages and again are not “seen”. The case of collapse to a single semicircle is an extreme case of simplification and I show here how less drastic simplifications are possible using the similar principles of classifying reaction steps. (A matrix formulation for simplifying mechanisms based on fast and slow species has been developed by Sengoku et al2, but reaction steps do not play a key role in that theory.) Consider the case where an electron-transfer step 1 of a mechanism involving a coverage θ is treated as an equilibrium. Then: (1) the rate and rate constants for that step cannot appear in the rate equations, though the equilibrium constant K 1 = k 1/k -1 may. (2) the coverage θ must be eliminated from the kinetics by noting that it will oscillate in phase with the potential, so dθ/dt can be rewritten as (dθ/dE)(dE/dt) = f(K 1, dE/dt) before the equations are linearized. I will show how consistent use of these principles can lead to simplified impedance spectra. Cases related to the production of hydrogen and its migration through an electrode in a Devanathan-Stachurski cell will be used as examples. The effect on the derived equivalent circuits will be discussed. I thank the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada for financial support of this research. 1. D.A. Harrington, J. Electroanal. Chem., 30, 737 (2015). 2. J. Sengoku, M. Naito, H. Okamoto, T. Ogita, and S. Ichikawa, Chem. Phys. Lett., 525, 125 (2012).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,007

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 GPT0,254
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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