Niobium Oxide Coated Mesoporous Platinum Nanoparticles for the Oxygen Reduction Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Effective and economic methods of converting chemical energy into electricity or vice versa (i.e., through the use of fuel cells) must be developed to aid in the transition to renewable energy sources. One of the major barriers in the commercialization of fuel cells is the disparity in speed and efficiency between the two fuel cell reactions: the hydrogen oxidation reaction (HOR) and the oxygen reduction reaction (ORR) of which the latter is orders of magnitude slower.1 Mesoporous Pt prepared by electrodeposition has been shown to have increased activity towards the ORR than the industry standard Pt nanoparticles (NPs) supported on carbon.2 Platinum based catalysts, however, lack long term stability under acidic fuel cell conditions. One method that has been found to mitigate the long-term loss of Pt catalyst stability and activity is coating platinum with nanoscale thin films of niobium oxide.3 In this work, niobium oxide was investigated as a stabilizing coating for mesoporous Pt NP catalysts. Mesoporous Pt NPs were synthesized via electrodeposition to form ~50 nm diameter NPs. The Pt NPs were then coated with niobium oxide films with a varying nanoscale thickness that ranged from 3 to 50 nm. The niobium oxide films were fabricated using atomic layer deposition (ALD) or electrodeposition.3,4 Scanning electron microscopy and transmission electron tomography were used to evaluate the porosity and surface morphology of the Pt NPs before and after coating with niobium oxide. X-ray photoelectron spectroscopy and energy dispersive X-ray spectroscopy were used to confirm the presence and composition of the niobium oxide films. Electrochemical characterization by cyclic voltammetry and electrochemical impedance spectroscopy under acidic conditions was used to determine an optimal thickness of the niobium oxide film that stabilizes the size and morphology of the Pt NPs while maintaining catalyst activity. The Pt NPs coated with <10-nm thick niobium oxide films were observed to have an increased long-term performance in comparison to their uncoated counterparts. Stabilizing NP catalysts for improving their long-term activity is a vital step towards creating affordable alternatives to fossil fuels by maximizing renewable energy resources. Debe, M. K. Electrocatalyst Approaches and Challenges for Automotive Fuel Cells. Nature 2012, 486, 43–51. Paul, M. T. Y.; Gates, B. D. Mesoporous Platinum Prepared by Electrodeposition for Ultralow Loading Proton Exchange Membrane Fuel Cells. Sci. Rep. 2019, 9, 4161. Eastcott, J.; Gates, B. D. Nanoscale Thin Films of Niobium Oxide on Platinum Surfaces: Creating a Platform for Optimizing Material Composition and Electrochemical Stability. Can. J. Chem. 2017, 96, 260–266. Zhitomirsky, I. Electrolytic Deposition of Niobium Oxide Films. Mater. Lett. 1998, 35, 188–193.
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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 ».