Ethanol Oxidation at Pt Nanoparticles Supported on Titanium Modified by Thermal Decomposition of Tin and Ruthenium Acetylacetonate Complexes
Notice bibliographique
Résumé
Sn and Ru oxides prepared by thermal decomposition of metal acetylacetonate (acac) complexes on Ti have a substantial support effect on platinum catalyzed oxidation of ethanol. Sn and Ru oxides and mixed Sn–Ru oxides (Ru-doped SnO 2 ) deposited onto Ti foils were drop coated with preformed Pt nanoparticles. Cyclic voltammetry in H 2 SO 4 (aq) showed a strong synergistic effect between Ru and Sn oxide for ethanol oxidation, with a 2:1 ratio of Ru(acac) 3 to Sn(acac) 2 in the oxide precursor solution producing the most active catalyst. X-ray photoelectron spectroscopy revealed a significant transfer of electron density from the Ru-doped SnO 2 to the Pt nanoparticles (electronic/ligand effect), and increased Pt oxide formation. Both of these effects can promote the oxidation of adsorbed CO, while the electronic effect also influences the adsorption strength of ethanol. The variation of the balance of these effects with the level of Ru doping is a plausible explanation for the dependence the ethanol oxidation activity on the composition of the oxide layer.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».