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Enregistrement W4211098009 · doi:10.1021/acsami.1c24321

Activating Surface Lattice Oxygen of a Cu/Zn<sub>1<i>–x</i></sub>Cu<sub><i>x</i></sub>O Catalyst through Interface Interactions for CO Oxidation

2022· article· en· W4211098009 sur OpenAlexafffund
Minli Zeng, Xiyang Wang, Qilei Yang, Xuefeng Chu, Zuolong Chen, Zhen Li, Carl Redshaw, Chao Wang, Yue Peng, Nannan Wang, Yanqiu Zhu, Yimin A. Wu

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesHefei Science Center, Chinese Academy of SciencesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Science Foundation of Guangxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisX-ray photoelectron spectroscopyOxygenMaterials scienceOxideMetalRedoxPhysical chemistryPhotochemistryChemical engineeringChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface lattice oxygen in metal oxides is a common participant in many chemical reactions. Given this, the structural design of catalysts to activate lattice oxygen and moreover investigations into the effect of lattice oxygen on reaction pathways are hot topics. With this in mind, herein we prepare CuO–Zn1–xCuxO (ZCO) nanofibers akin to the Trojan horse legend and via an in situ reduction obtain activated Cu/Zn1–xCuxO (Cu/ZCO) nanofibers. X-ray absorption spectroscopy and X-ray photoelectron spectroscopy reveal that surface lattice oxygen of Cu/ZCO is effectively activated from inert O2– to reactive O2–x. This activation stems from the enhanced covalence of metal–oxygen bonds and the electron transfer between Cu and the support. Online mass spectrometry reveals that Cu/ZCO with activated lattice oxygen exhibits a higher Mars–van Krevelen reaction efficiency during the CO oxidation process. This study offers a new avenue to engineer interface interactions, given, as highlighted here, the importance of surface lattice oxygen in oxide supports during the catalytic process.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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