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Enregistrement W4280494115 · doi:10.1038/s41467-022-30327-2

Atomic overlayer of permeable microporous cuprous oxide on palladium promotes hydrogenation catalysis

2022· article· en· W4280494115 sur OpenAlexaff
Kunlong Liu, Lizhi Jiang, Wugen Huang, Guo‐zhen Zhu, Yue‐Jiao Zhang, Chaofa Xu, Ruixuan Qin, Pengxin Liu, Chengyi Hu, Jingjuan Wang, Jian‐Feng Li, Fan Yang, Gang Fu, Nanfeng Zheng

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationTencent
Mots-clésOverlayerCatalysisMicroporous materialPalladiumMaterials scienceNanocrystalMetalOxideCrystal (programming language)NanotechnologyChemical engineeringHeterogeneous catalysisInorganic chemistryChemistryPhysical chemistryMetallurgyOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The interfacial sites of metal-support interface have been considered to be limited to the atomic region of metal/support perimeter, despite their high importance in catalysis. By using single-crystal surface and nanocrystal as model catalysts, we now demonstrate that the overgrowth of atomic-thick Cu2O on metal readily creates a two-dimensional (2D) microporous interface with Pd to enhance the hydrogenation catalysis. With the hydrogenation confined within the 2D Cu2O/Pd interface, the catalyst exhibits outstanding activity and selectivity in the semi-hydrogenation of alkynes. Alloying Cu(0) with Pd under the overlayer is the major contributor to the enhanced activity due to the electronic modulation to weaken the H adsorption. Moreover, the boundary or defective sites on the Cu2O overlayer can be passivated by terminal alkynes, reinforcing the chemical stability of Cu2O and thus the catalytic stability toward hydrogenation. The deep understanding allows us to extend the interfacial sites far beyond the metal/support perimeter and provide new vectors for catalyst optimization through 2D interface interaction.

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 seuil0,003

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations65
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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