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Enregistrement W4234657189 · doi:10.1149/ma2019-02/16/935

Electrochemical Generation of Metal Nanostructures Using Self-Assembled Monolayers As Templates

2019· article· en· W4234657189 sur OpenAlexaff
Zhen Yao, Zhe She, Andrea Di Falco, Michael Buehl, Manfred Buck

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclic voltammetryChronoamperometryX-ray photoelectron spectroscopyNanoparticleMonolayerElectrochemistryMaterials scienceElectrolyteBimetallic stripNanotechnologyChemical engineeringNoble metalElectrodeChemistryMetalPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Controlling electrochemical processes by molecular self-assemblies offers interesting perspectives for nanotechnology as precision and flexibility intrinsic to electrochemistry combines favourably with the range of possibilities for chemical, electronic, and structural modification of electrodes by molecular systems. We exploit this combination for metal electrodeposition using a coordination-controlled deposition scheme. Based on the reduction of a two-dimensional (2D) layer of metal ions coordinated to the tail groups of a self-assembled monolayer (SAM) (1-3), it is extended by using the nanoparticles formed initially from the 2D layer as seeds for deposition from the bulk (3D) electrolyte. A number of opportunities for the generation of nanoscale deposits arise from this particular 2D/3D scheme which, depending on conditions, range from isolated nanoparticles to continuous layers on top of the SAM. Furthermore, by choosing different species coordinated to the SAM and present in the bulk electrolyte, bimetallic nanoparticles can be synthesized. Exploring this coordination-controlled deposition scheme towards the generation of ultra-small metal structures, we investigate the combination of Pd and Cu, which is of interest for the generation of both electrocatalytically active PdCu nanoparticles and membranes for hydrogen separation (4). Deposition is accomplished via complexation of Pd2+ ions to a pyridine-terminated thiol SAM on a Au (111) electrode, followed by an electrochemical reduction in an acidic Cu2+-electrolyte. Cyclic voltammetry (CV), chronoamperometry, and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) reveal three phases, Pd nanoparticle formation, seeding of Cu deposition and formation of a Pd/Cu alloy, followed by the deposition of bulk Cu. To shed light on the initial stage of Pd deposition, density functional theory (DFT) calculations were performed. Contrasting other SAM based deposition schemes which rely on defects in the monolayer (5,6), the coordination controlled deposition harnesses a molecular property, thus providing a better control over the deposition process. The generation of nanostructures by templated electrodeposition was investigated using either SAMs patterned by electron beam lithography or patterns of PdCu nanoparticles produced by selective removal with tips of a scanning tunneling or atomic force microscope. Metal layers with an average thickness of less than 3 nm and structures with lateral dimensions ranging from the micrometer to the sub-10 nanometer range can be formed with this technique. References C. Silien, D. Lahaye, M. Caffio, R. Schaub, N. R. Champness and M. Buck, Langmuir, 27, 2567 (2011). T. Baunach, V. Ivanovo, D. M. Kolb, H. G. Boyen, P. Ziemann, M. Büttner and P. Oelhafen, Adv. Mater., 16, 2024 (2004). O. Shekhah, C. Busse, a Bashir, F. Turcu, X. Yin, P. Cyganik, a Birkner, W. Schuhmann and C. Wöll, Phys. Chem. Chem. Phys., 8, 3375 (2006). L. Mattarozzi, S. Cattarin, N. Comisso, R. Gerbasi, P. Guerriero, M. Musiani and E. Verlato, Electrochim. Acta, 230, 365 (2017). Z. She, A. Di Falco, G. Hähner and M. Buck, Appl. Surf. Sci., 373, 51 (2016). Z. She, A. Di Falco, G. Hähner and M. Buck, Beilstein J. Nanotechnol, 3, 101 (2012). Figure 1

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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