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Enregistrement W3204336702 · doi:10.1021/acsami.1c12054

Two-Dimensional Graphdiyne-Confined Platinum Catalyst for Hydrogen Evolution and Oxygen Reduction Reactions

2021· article· en· W3204336702 sur OpenAlexafffund
Li Xin Chen, Ming Jiang, Zhuole Lu, Chan Gao, Zhiwen Chen, Chandra Veer Singh

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésOverpotentialCatalysisPlatinumMaterials scienceDensity functional theoryAdsorptionHydrogenChemical engineeringOxygen reduction reactionNanotechnologyPhysical chemistryChemistryComputational chemistryOrganic chemistryElectrochemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pt-based materials are the state-of-the-art catalysts for hydrogen evolution reaction (HER) and oxygen reduction reaction (ORR); however, there is still much room to improve the catalytic activity and enhance the stability of Pt-based catalysts. In this work, two-dimensional (2D) graphdiyne (GDY) with uniform distributed pores was applied to cover the Pt surface for catalyzing HER and ORR through density functional theory (DFT) calculations. The 2D confinement induced by GDY was found to improve the catalytic performance of the Pt catalyst from three aspects: (1) the 2D covering layer increases the stability of the Pt catalyst through forming the heterogeneous interface of GDY/Pt(111); (2) GDY/Pt(111) shows better catalytic activities of HER and ORR, with the smaller average overpotential values of 0.26 and 0.51 V, respectively, compared with those (0.29 V for HER, 0.62 V for ORR) on the Pt catalyst; (3) the confinement effect of GDY weakens the adsorption energy of CO to -1.81 eV (average value) from -2.14 eV on Pt(111), inhibiting CO poisoning. This work sheds new light on 2D confinement effects for HER and ORR, which opens up a new strategy for improving the catalytic performance of Pt-based catalysts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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