Role of the Secondary Metal in Ordered and Disordered Pt–M Intermetallic Nanoparticles: An Example of Pt<sub>3</sub>Sn Nanocubes for the Electrocatalytic Methanol Oxidation
Notice bibliographique
Résumé
When comparing alloy catalysts with different degrees of ordering, it is important to maintain surface facets to understand the effect of different arrangements of surface atoms. This is even more important when both metals are involved in the reaction steps, which is the case of Pt 3 Sn for the methanol oxidation reaction (MOR). We have prepared 95 and 60% ordered Pt 3 Sn nanocubes with {100} facets for the MOR. We show that the Sn atoms in the 60% ordered Pt 3 Sn nanocubes can be electrochemically oxidized to Sn 4+, whereas the Sn atoms in the 95% ordered Pt 3 Sn nanocubes are more resistant to oxidation. The Sn 4+ in the disordered catalysts makes them more active than the ordered catalysts. At low overpotentials, the electrochemically formed Sn 4+ in the 60% ordered Pt 3 Sn nanocubes bind OH, oxidizing the CO intermediate adsorbed on Pt more efficiently. At high overpotentials, Sn 4+ prevents the passivation of the Pt sites due to adsorption of OH. These effects lead to a 5.6 times higher activity of the 60% ordered nanocubes compared to the 95% ordered nanocubes. These results illustrate the importance in catalyst design of controlling the environment and especially the atoms neighboring Pt for intermetallic Pt–M electrocatalysts.
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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) | 0,000 | 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 ».