Ultrathin Atomic Layer Deposited Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub> Overcoat Stabilizes Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>-Pt/Ni-Foam Hydrogenation Catalysts
Notice bibliographique
Résumé
Galvanic exchange seeds the growth of Pt nanostructures on the Ni foam monolith. Subsequent atomic layer deposition of ultrathin Al 2 O 3 followed by annealing under air affords supported Pt catalysts with ultralow loading (0.020 ppm). In addition to the expected enhancement of the stability of the Pt particles on the surface, the ∼2 nm Al 2 O 3 overcoat appears to also play a crucial role in the overall structural integrity of the NiO x nanoplates that grow on the Ni foam surface as a result of the preparative route. The resulting material is physically robust toward repeated handling and showcases retention of catalytic activity over 10 standard catalyst recycling trials, standing in marked contrast to the uncoated samples. Catalyst activity was tested via the hydrogenation of various functionalized styrenes at low temperatures and low hydrogen pressure in ethanol as a solvent, with a TOF as high as 9.5 × 10 6 h –1 for unfunctionalized styrene. Notably, the catalysts show excellent tolerance toward F, Cl, and Br substituents and no hydrogenation of the aromatic ring.
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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 ».