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Enregistrement W4381513210 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-f7ms7

Open Circuit Potential Decay Transients Quantify Non-Equilibrium Local pH During Electrocatalysis

2023· preprint· en· W4381513210 sur OpenAlexfundno aff
Yogesh Surendranath, Ethan Richard Sauvé, Bryan Y. Tang, Neil K. Razdan, Wei Lun Toh, Sophia Weng

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgency for Science, Technology and ResearchU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésElectrolyteOverlayerElectrodeChemistryElectrocatalystExchange current densityPolarization (electrochemistry)Chemical physicsAnalytical Chemistry (journal)ElectrochemistryPhysical chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many key energy conversion reactions are proton-coupled electron transfer (PCET) reactions that consume or generate protons at electrode surfaces. Thus, catalytic turnover can generate non-equilibrium local pH environments at the surface that differ substantially from that of the bulk. Quantitative insight into the magnitude of this interfacial pH swing is a prerequisite for understanding and designing efficient systems for energy conversion, but is difficult to measure, particularly under high current density operation; with complex gas diffusion electrodes (GDEs); and with membrane-decorated surfaces employed in functional devices. Herein, we develop and validate a general methodology for experimentally quantifying interfacial pH swings using open circuit potential (OCP) decay transients. Using this method, we quantify the impact of buffer strength, supporting electrolyte composition, and the presence of cation exchange polymer overlayers on the polarization-induced pH swing on Pt GDEs. We find that modest current densities of −30 mA cm−2 are sufficient to sustain pH swings of > 2 pH units, even for strongly buffered solutions. Meanwhile, the addition of alkali supporting electrolyte to unbuffered, acidic electrolyte can induce pH swings so large that the polarized electrode environment becomes strongly alkaline. The presence of a Nafion polymer overlayer containing fixed anionic charges serves to further augment the interfacial pH swing, resulting in a similar pH swing at half the applied current density. The transport characteristics of these systems were analytically modelled, enabling direct calculation of boundary layer thickness and quantitative prediction of the OCP decay transient. These studies establish methods for quantifying local pH swings and highlight the dramatic variation in local pH relative to the bulk under many electrolyte conditions.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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