Weakening CO poisoning over size‐ and support‐dependent Pt <sub> <i>n</i> </sub> /X‐graphene catalyst (X = C, B, N, <i>n</i> = 1–6, 13)
Notice bibliographique
Résumé
CO poisoning is one of the obstacles for platinum catalysts toward the electro‐catalysis process for proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) or direct methanol fuel cell (DMFC). Herein, we aim to weaken the CO poisoning on Pt by varying the cluster sizes and supports via doping graphene with B and N based on DFT + D3 calculations. Energetically, the most favorable Pt n /X‐graphene (X = C, B, N; n = 1–6, 13) structures are obtained, and the calculated binding energies between Pt n and X‐graphene are size‐ and support‐dependent on a sequence: Pt n /B‐g > Pt n /N‐g > Pt n /C‐g. The low‐coordinated and protruded Pt atoms are identified as the active sites. The medium‐sized clusters ( n = 4–6) display CO poisoning‐free properties with an excellent CO oxidation performance, resulting from the moderate locations of d‐band center and electronic transfer via the interface. Furthermore, E‐R mechanism is revealed to dominate the reaction route with a rate‐limiting step of the second CO 2 desorption. The corresponding activation energy barriers are 0.53, 0.61 and 0.56 eV for Pt n /B‐g ( n = 4, 5, 6), respectively. This work provides insights into the theoretical design of CO poisoning‐free catalyst Pt n /X‐g in the applications of DMFC/PEMFC.
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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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».