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Enregistrement W4388975830 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-5856d-v2

Understanding the Mechanism of Urea Oxidation from First-Principles Calculations

2023· preprint· en· W4388975830 sur OpenAlexafffund
Stephen W. Tatarchuk, Rachelle M. Choueiri, Alexander L. MacKay, Shayne Johnston, William F. Cooper, Kayla Snyder, Jury J. Medvedev, Anna Klinkova, Leanne D. Chen

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du Canada
Mots-clésChemistrySelectivityCatalysisDeprotonationIntramolecular forceUreaInorganic chemistryElectrochemistryDensity functional theoryRedoxComputational chemistryElectrodePhysical chemistryIonStereochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing electrocatalysts for urea oxidation reaction (UOR) works toward sustainably treating urea-enriched water. Without a clear understanding of how UOR products form, advancing catalyst performance is currently hindered. This work examines the thermodynamics of UOR pathways to produce N2, NO2–, and NO3– on a (0001) β-Ni(OH)2 surface using density functional theory with the computational hydrogen electrode model. Our calculations show support for two major experimental observations: (1) N2 favours an intramolecular mechanism, and (2) NO2–/NO3– are formed in a 1:1 ratio with OCN–. In addition, we found that selectivity between N2 and NO2–/NO3– on our model surface appears to be controlled by two key factors, the atom that binds the surface intermediates to the surface and how they are deprotonated. These UOR pathways were also examined with a Cu dopant, revealing that an experimentally observed increased N2 selectivity may originate from increasing the limiting potential required to form NO2–. This work builds towards developing a more complete atomic understanding of UOR at the surface of NiOxHy electrocatalysts.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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