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Enregistrement W4285398240 · doi:10.1149/ma2022-01451944mtgabs

New Insights into Pt Dissolution Mechanisms from SFC-ICP-MS Measurements for Well-Defined Surfaces

2022· article· en· W4285398240 sur OpenAlexaff
Valentín Briega‐Martos, Timo Fuchs, Jakub Drnec, David A. Harrington, Olaf M. Magnussen, Serhiy Cherevko

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolutionInductively coupled plasma mass spectrometryProton exchange membrane fuel cellCathodeElectrolyteChemical engineeringCatalysisNanoparticleMaterials sciencePlatinumInductively coupled plasmaAnodeChemistryNanotechnologyMass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)ElectrodeChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last years, polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC) technology has progressed notably, allowing its extended implementation in the transport sector. For example, the fuel cell cars currently being commercialized use PEMFCs with Pt nanoparticles for the oxygen reduction reaction (ORR) at the cathode, primarily because of their better long-term stability in comparison to other electrocatalysts. However, even pure Pt catalysts degrade under real-life conditions, since a PEMFC is expected to resist hundreds of thousands of load cycles and tens of thousands of start-up/shut-down cycles during its lifetime, leading to a high number of platinum oxidation/reduction cycles and resulting in its extensive degradation.1 This degradation of Pt catalysts is mainly linked to electro-oxidation and dissolution processes, which have been investigated for a long time in polycrystalline and supported nanoparticle catalysts. More recently, investigations with Pt single crystal electrodes have been carried out, which offer the possibility of a more detailed understanding of these processes at the atomic level. These works include studies using in-situ surface X-ray diffraction (SXRD) and on-line inductively coupled mass spectrometry (ICP-MS), which have for example shown differences in the onset potential for anodic dissolution on Pt(100) and Pt(111) that have their origin in the different atomic structures of the initial oxide.2 The present work focuses on the dissolution behaviour of the well-defined surfaces of the three Pt basal planes investigated by scanning flow cell inductively coupled mass spectrometry (SFC-ICP-MS). Further investigations providing new information about the dissolution mechanisms are carried out by varying a wide variety of parameters: upper potential limit, scan rate, potential holding times, electrolyte composition, pH, purging gas and cooling atmosphere. Some of the results will be presented in combination with SXRD measurements in order to explain different aspects of the restructuring and dissolution mechanisms for these surfaces. For example, the dissolved amounts for Pt(111), Pt(100) and Pt(110) in 0.1 M HClO4 and 0.1 M H2SO4 after cyclic voltammetry at a scan rate of 0.05 V s-1 for three different upper potential limits, 1.20 V, 1.40 V and 1.60 V vs. RHE, were obtained. In all cases dissolution follows the order Pt(110) > Pt(100) > Pt(111), which is in agreement with the previous works performed in 0.1 M HClO4.3 Higher dissolution is always observed in the case of H2SO4 electrolyte. Potentiostatic hold experiments for Pt(100) have been carried out, allowing the separation of the anodic and cathodic dissolution peaks. It can be observed that the cathodic dissolution increases proportionally with the increase in the oxidation potential. The combination of this data with SXRD measurements suggests that there are specific species in the oxide structure at high potentials that are the responsible for the majority of the cathodic dissolution in the Pt(100) surface. References M. K. Debe, Nature, 486 (2012) 43-51. Fuchs, T.; Drnec, J.; Calle-Vallejo, F.; Stubb, N.; Sandbeck, D.; Ruge, M.; Cherevko. S.; Harrington, D. A.; Magnussen, O. M. Nature Catalysis 3 (2020) 754-761. Sandbeck, D. J. S.; Brummel, O.; Mayrhofer, K. J. J.; Stubb, N.; Libuda, J.; Katsounaros, I.; Cherevko. S. ChemPhysChem 20 (2019) 2997-3003

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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