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Enregistrement W3207660353 · doi:10.1021/acs.jpcc.0c05428.s001

Kinetics and Mechanism of Turanite Reduction by Hydrogen

2020· article· en· W3207660353 sur OpenAlexaff
Mireille Ghoussoub, Paul N. Duchesne, Meikun Xia, Abdinoor Jelle, Shoushou He, Navid Soheilnia, Geoffrey A. Ozin

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueIron oxide chemistry and applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryX-ray photoelectron spectroscopyThermogravimetryDiffuse reflectance infrared fourier transformCatalysisSpectroscopyKineticsActivation energyAnalytical Chemistry (journal)Fourier transform infrared spectroscopyInfrared spectroscopyDiffusionPhysical chemistryInorganic chemistryChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Turanite, Cu₅(VO₄)₂(OH)₄, is a naturally occurring mineral whose physical and chemical properties are of interest for magnetic data storage, battery applications, and catalysis. In this study, the reduction of nanostructured Cu₅(VO₄)₂(OH)₄ by H₂ is investigated using a combination of scanning transmission electron microscopy–electron energy-loss spectroscopy, X-ray photoelectron spectroscopy, in situ diffuse reflectance infrared Fourier transform spectroscopy, in situ X-ray absorption spectroscopy, first-principles calculations, and kinetic analysis based on thermogravimetry. A two-step mechanism is proposed, in which Cu₅(VO₄)₂(OH)₄ is first reduced, following exponential growth kinetics, to form a stable intermediate consisting of a mix of Cu₃VO₄, Cu₂O, and CuV₂O₅. The intermediate phase is then subsequently reduced in a 3-D diffusion-limited process to form two segregated phases consisting of Cu metal and V₂O₃ particles. The apparent energy barriers for these two steps, obtained from the kinetic analysis, were found to be 52.5 and 71.2 kJ mol–¹ for Stages 1 and 2 of the reduction, respectively. These results highlight the importance of developing a rigorous understanding of the reduction processes involved in metal oxide catalyst preparation.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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