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Enregistrement W4281758308 · doi:10.1021/acsomega.2c02401

Enhanced Effect of an External Electric Field on NH<sub>3</sub>BH<sub>3</sub> Dehydrogenation: an AIMD Study for Thermolysis

2022· article· en· W4281758308 sur OpenAlexaff
Lin-Xiang Ji, Zheng‐Hua He, Guang‐Fu Ji

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDehydrogenationAmmonia boraneElectric fieldAb initioHydrogen storageChemistryDissociation (chemistry)Bond-dissociation energyHydrogenHydrogen bondThermal decompositionBond cleavageComputational chemistryCrystallographyPhysical chemistryMoleculeOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide How to improve the dehydrogenation properties of ammonia borane (AB, NH 3 BH 3 ) is always a challenge for its practical application in hydrogen storage. In this study, we reveal the enhanced effect of an external electric field ( E ext ) on AB dehydrogenation by means of the ab initio molecular dynamics method. The molecular rotation induced by an electrostatic force can facilitate the formation of the H–N···B–H framework, which would aggregate into poly-BN species and further suppress the generation of the volatile byproducts. Meanwhile, the dihydrogen bond (N–H δ+ ··· δ− H–B) is favorably formed under E ext, and the interaction between relevant H atoms is enhanced, leading to a faster H 2 liberation. Correspondingly, the apparent activation energy for AB dissociation is greatly reduced from 18.42 to around 15 kcal·mol –1 with the application of an electric field, while that for H 2 formation decreases from 20.4 to about 16 kcal·mol –1 . In the whole process, the cleavage of the B–H bond is more favorable than that of the N–H bond, no matter whether the application of E ext . Our results give a deep insight into a positive effect of an electric field on AB dehydrogenation, which would provide an important inspiration for hydrogen storage in industry applications.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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