Electrochemical Characterization of Pd-Based Catalysts Deposited on Yittria Stabilized Zirconia Solid Electrolyte for Methane Oxidation Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Methane, the main constituent of natural gas, has received increased attention since it has a higher energy density than other fossil fuels while producing less particulates containing sulphur and nitrogen. However, although methane emits less CO2 than other fossil fuels, it has 28 times more global warming potential [1]. Therefore, complete methane oxidation via heterogeneous catalysis that prevents escaping unburned methane from the engine exhaust is a key solution to this issue. Palladium is the most effective conventional noble metal for methane catalytic oxidation, which is susceptible to deactivation, especially in the presence of water. The stability and activity of a monometallic Pd catalyst could be improved upon adding a second less expensive and more abundant non-noble metal or metal oxide[2]. The interaction of Pd nanoparticles and the second metal can be characterized using electrochemical means to understand the catalytic and electrocatalytic activity of catalysts[3,4]. In this work, the electrochemical behaviour of PdM (M= Co, Sn, Fe and ZnO) nanoparticles deposited on YSZ solid electrolyte was evaluated for complete methane oxidation and compared to free-standing Pd catalyst. To this end, the nanoparticles were synthesized via the polyol method and tested for their open circuit catalytic oxidation and electrochemical performance in a temperature range from 320 to 400 °C under reducing, stoichiometric and oxidizing reaction conditions. The light-off experiments in open circuit condition revealed that the presence of Sn increased the catalytic rate of the reaction more than two other metals, Co and Fe, which resulted in lowering the reaction rate per unit mass of active catalyst. Furthermore, ZnO-supported Pd demonstrated the highest catalytic reactivity due to metal-support interactions. Lastly, the results demonstrate a higher level of catalytic reactivity with higher temperatures and oxygen partial pressures (pO2). Using Tafel plot calculations from the linear sweep voltammetry measurements, the exchange current density (io) was obtained for each catalyst, as well as the apparent activation energy of the reaction in the individual condition. It was found that higher exchange current density corresponds to lower open circuit catalytic rates. The catalyst was characterized thoroughly by several physicochemical techniques, such as TEM, SEM, XRD and ICP-MS. References [1] J. A. Arminio-Ravelo and M. Escudero-Escribano, “Strategies toward the sustainable electrochemical oxidation of methane to methanol,” Curr. Opin. Green Sustain. Chem., vol. 30, p. 100489, Aug. 2021, doi: 10.1016/J.COGSC.2021.100489. [2] K. Persson, A. Ersson, K. Jansson, N. Iverlund, and S. Järås, “Influence of co-metals on bimetallic palladium catalysts for methane combustion,” J. Catal., vol. 231, no. 1, pp. 139–150, Apr. 2005, doi: 10.1016/J.JCAT.2005.01.001. [3] P. Vernoux and C. G. Vayenas, Eds., “Recent Advances in Electrochemical Promotion of Catalysis,” vol. 61, 2023, doi: 10.1007/978-3-031-13893-5. [4] H. A. E. Dole, A. C. G. S. A. Costa, M. Couillard, and E. A. Baranova, “Quantifying metal support interaction in ceria-supported Pt, PtSn and Ru nanoparticles using electrochemical technique,” J. Catal., vol. 333, pp. 40–50, Jan. 2016, doi: 10.1016/J.JCAT.2015.10.015.
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 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 ».