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Enregistrement W4220907237 · doi:10.26434/chemrxiv-2022-197kq

Robust Analysis of 4e− vs 6e− reduction ofNitrogen on metal surfaces and single atom alloys

2022· preprint· en· W4220907237 sur OpenAlexfundno aff
Lydia Maria Tsiverioti, Lance Kavalsky, Venkatasubramanian Viswanathan

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAdvanced Research Projects AgencyAdvanced Research Projects Agency - EnergyU.S. Department of Energy
Mots-clésCatalysisChemistrySelectivityBranching (polymer chemistry)Hydrazine (antidepressant)RedoxAmmonia productionElectrochemistryComputational chemistryInorganic chemistryCombinatorial chemistryOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrochemical synthesis of hydrazine is an exciting avenue in the sustainable production of commonly used chemicals. Taking inspiration from the mechanistic selectivity of reactions such as 2e- vs 4e- ORR, we explore how to fine tune catalysts for hydrazine synthesis through the 4e- electrochemical nitrogen reduction reaction (NRR) over the popular 6e- (NRR) used for ammonia synthesis. Optimal 4e- NRR performance requires sufficient activity as well as selectivity over 6e- (NRR), other mechanistic NRR reaction branching points and the hydrogen evolution reaction. In this study, we perform first principles calculations in conjunction with uncertainty quantification on various monometallic and single atom alloy surfaces to study activity and selectivity of 4e- NRR. Through free energy diagrams, estimation of scaling relations and a theoretical activity volcano, we observe that catalysts exhibiting low activity due to weak binding for NH3, favor hydrazine synthesis. We also find that single atom alloys follow the same scaling relations as monometallic surfaces. Through uncertainty quantification, we form distributions of limiting potentials and establish a correlation between the activity of a catalyst with the skewness of its limiting potential distribution. We further quantify first principles calculations uncertainty for branching points within various 4e- NRR branching points. Reaction branching point analysis and the tradeoff between activity and selectivity of the catalysts points to the significant challenges of pushing NRR towards hydrazine synthesis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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