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Enregistrement W4251196667 · doi:10.1149/ma2015-01/30/1747

In-Situ x-Ray Diffraction Study of Pt(111) Oxidation during Oxygen Reduction Reaction (ORR)

2015· article· en· W4251196667 sur OpenAlexaff
Jakub Drnec, Martin Ruge, Finn Reikowski, Björn Rahn, Francesco Carlà, Roberto Felici, Jochim Stettner, Olaf M. Magnussen, David A. Harrington

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrochemistryOxidizing agentOxideDissolutionCatalysisPlatinumRedoxChemistryCathodeOxygenChemical engineeringInorganic chemistryMaterials scienceElectrodePhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ORR is one of the most studied electrochemical reactions due to it’s tremendous fundamental and practical importance. Oxygen is common, readily accessible oxidizing agent and therefore Pt ORR cathode is part of many energy conversion devices, e.g., fuel cells. Unfortunately, slow kinetics of ORR negatively affects the performance and it is currently one of the main bottleneck in large scale fuel cells commercialization. It is partly caused by the presence of surface Pt oxides, which slow the reaction rate and trap reaction intermediates on the surface. The oxide formation and dissolution is also known to cause dissolution of Pt catalyst, which further degrades the performance. Even though the electrochemical formation of surface oxides on platinum surface has been extensively studied in the past, there are still many questions unanswered. Mainly about the detailed structure of the oxide and its growth mechanism [1 and references there-in]. Most of the studies were performed in the absence of O2, the fuel cell oxidant, and therefore they are less relevant to the fuel cell operation as gaseous O2 can modify the oxidation potentials and mechanism. Given the above, further fundamental understanding of Pt oxidation mechanism measured in-situ is clearly needed in order to determine the role of surface oxides in ORR and its effect on the fuel cell performance. Here we show the results of in-situ study of electrochemical oxide formation on Pt(111) and how it is influenced by presence of O2 during ORR. We find that oxide growth, and Pt-O site switching, is present as soon as 700 mV vs. Ag|AgCl reference electrode in 0.1M HClO4 and causes slow, irreversible roughening of the surface. When the potential is increased, the roughening is more severe and after several tens of cycles from -125 mV to 900 mV, the surface loses it’s order. This is seemingly in contradiction with widely accepted notion that cycling the Pt(111) up to 900 mV does not affect significantly surface structure. We show that the roughening is dependent on the initial state of the sample and it is an autocatalytic process. Adding oxygen into the electrolyte does not have any notable effect on the oxidation potentials or kinetics and it is in disagreement with previous results where negative shift of the oxidation onset was observed in O2 containing electrolyte [2]. This results points to the fact that OH- is dominated species during Pt electrooxidation and oxygen has only a side role. However, depending on the history of the sample, it is likely that PtO species are present on the surface and should be taken into the account in theoretical investigations. [1] Kongkanand and Ziegelbauer, Journal of Physical Chemistry C, 116 (2012) 3684-3693; [2] Matsumoto, Miyazaki, Imai, Phys. Chem. C, 115 (2011) 11163−11169.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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