(Invited) Pt/Metal Oxide/Ti and Pt/Metal Oxide/Carbon Composite Films for Ethanol Oxidation
Notice bibliographique
Résumé
Metal oxides such as RuO2 and SnO2 can promote the oxidation of organic fuels at Pt nanoparticles in a number of ways. These include changing the d-band level of the Pt via electron transfer (electronic effect) and providing surface –OH functionality for the oxidation of adsorbed CO (bifunctional effect) [1]. Carbon black coated with a mixture of Ru and Sn oxides has been shown to increase the activity of Pt for ethanol oxidation without a significant loss of selectivity for its complete oxidation to CO2 [2]. Here we report on the use of various mixed metal oxide composites prepared by thermal decomposition of metal acetylacetonate complexes (M(acac)n). Oxide layers were deposited onto Ti foil and high surface area carbon electrodes, and drop coated with preformed Pt nanoparticles. Cyclic voltammetry in H2SO4(aq) and polarization experiments in a proton exchange membrane cell were used to study the co-catalytic effects of the oxide layers. The use of acetylacetonate precursors provides a versatile method for screening libraries of oxide supported catalysts, as well as the production and screening of electrodes for fuel cells. Initially, decomposition of Ru(acac)3 and Sn(acac)2 and their mixtures on Ti foil electrodes was investigated. These experiments reproduced the effects previously observed with oxide layers deposited on glassy carbon from KRuO4 and SnCl4 [3]. Deposits formed from both complexes increased the activity for ethanol oxidation of Pt nanoparticles drop coated onto their surfaces, while use of mixtures produced a strong synergistic effect. Deposits formed by thermal decomposition of a variety of other acac complexes, including Ga(acac)3, Zr(acac)4, and In(acac)3, also increased the activity of Pt nanoparticles for ethanol oxidation. Mixed Ru+Sn oxides were also produced by thermal decomposition of Ru(acac)3 and Sn(acac)2 on carbon black, in order to better characterize the oxide deposits and produce catalysts that could be used in fuel cells. X-ray diffraction and energy dispersive X-ray spectrometry confirmed the presence of a mixed oxide. Preformed Pt nanoparticles were adsorbed onto the oxide coated carbon, supported on carbon fiber paper, and the resulting electrodes were evaluated for ethanol oxidation in a proton exchange membrane cell at 80 °C. Acknowledgments: This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada and Memorial University. [1] G.M. Alvarenga, H.M. Villullas, Current Opinion in Electrochemistry, 2017, 4, 39-44 [2] D.D. James, R.B. Moghaddam, B. Chen, P.G. Pickup, Journal of the Electrochemical Society, 2018, 165, F215-F219 [3] R. B. Moghaddam and P. G. Pickup, Electrochim. Acta, 2012, 65, 210– 215
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».