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Enregistrement W4285399502 · doi:10.1149/ma2022-01451920mtgabs

Two Routes for Sonochemical Synthesis of Pt-Nanoparticles

2022· article· en· W4285399502 sur OpenAlexaff
Henrik Erring Hansen, Frode Seland, Svein Sunde, Odne Stokke Burheim, Bruno G. Pollet

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleationSodium borohydrideSonochemistryNanoparticleMaterials scienceSonicationDispersityCatalysisReducing agentChemical engineeringNanotechnologyParticle sizeParticle (ecology)Chemical reductionElectrochemistryChemistryElectrodeOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve the performance of electrochemical hydrogen conversion devices such as electrolyzers and fuel cells, more efficient catalyst materials must be developed. As the available surface area is key to the performance of a catalyst, high surface area nanoparticles are required. The synthesis of such nanostructured catalysts is predominantly based on chemical reduction with a strong reducing agent like sodium borohydride. However, it is difficult to achieve the desired particle properties without the use of additives such as surfactants or stabilizers. In order to achieve more control over the nucleation and growth stage of the nanoparticles, we can replace the chemical reduction route by sonochemical reduction. In sonochemistry, high power ultrasound is used to generate reducing radicals which allow for controlled reduction of metal precursors. The radical generation rate is strongly linked to the nucleation and growth of the resulting nanoparticles and can easily be tuned by adjusting the ultrasonic frequency and power. Ultrasound therefore offers an easy and reproducible way of tuning the size of nanoparticles. In our work we have compared the size, shape, and morphology of Pt-nanoparticles synthesized sonochemically and with chemical reduction to see if the sonochemical route indeed offers better control during nucleation and growth. TEM-images along with X-ray diffractograms revealed that the sonochemical route gives smaller and more monodisperse particles compared to chemical reduction. In addition, the particle shape was found to be spherical with the sonochemical route, whereas chemical reduction resulted in many different shapes. The better and easier control over synthesis parameters exhibited by the sonochemical route can therefore be utilized to produce nanoparticles of very similar physical properties. We also showed that the catalytic properties of these nanoparticles towards hydrogen evolution were very similar further strengthening the sonochemical route when it comes to development of catalyst materials. A comparison between high frequency (408 kHz) and low frequency (20 kHz) ultrasound was also made to determine the impact of the higher mechanical effects expected at lower frequencies. No significant differences in particle size and morphology were found, but agglomerate sizes were found to decrease at lower frequencies. In addition, it was found that extensive probe erosion occurs at 20 kHz resulting in contamination of the nanoparticle solution. In fact, it was shown that the eroded particles act as nucleation sites for Pt-nanoparticles and increased reduction rates were observed. No such particle erosion happened at higher frequencies which led us to conclude that direct sonication at low ultrasonic frequencies in general must be avoided to prevent contamination of your system. This is important in all applications of low frequency (20 kHz) ultrasound, whether it be sonochemistry, dispersion of colloids, or ink preparation for electrochemical characterization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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