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Enregistrement W4391098893 · doi:10.3390/catal14010087

Water Oxidation over Au-Pd/TiO2 as a Substitute for Iridium-Based Catalysts

2024· article· en· W4391098893 sur OpenAlexaff
Khaja Wahab Ahmed, Hicham Idriss

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisStoichiometryChemistryValence (chemistry)CeriumInorganic chemistryTransition metalIridiumOxygenRedoxPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water oxidation is one of the most important reactions needed for a transition to a green economy. The reaction relies on extracting electrons from oxygen anions and is commonly studied using homogenous catalysts based on Ru or Ir metals. Because of Ir scarcity and its relative instability in acidic environments, metals to replace it are sought after. In this study, we have synthesized Au-Pd-based catalysts deposited on TiO2 with different ratios in order to mimic IrO2 valence orbitals (Ir5d) by the hybrid valence orbitals of Au5d and Pd4d and compared their heterogeneous catalytic activity for the evolution of O2 from water in the presence of cerium ammonium nitrate (CAN). Au-Pd-based catalysts were found to be active at a particular nominal atomic ratio. At an atomic ratio of 1 Au to 2 Pd and 1 Au to 3 Pd, the catalysts were active and stable for oxygen production from water. Long-term runs up to 20,000 min still showed the expected stoichiometry between O2 production and CAN consumption (1 to 4). However, catalysts with a reverse ratio were not active. Also, the monometallic catalysts were found to be not active for the reaction. We link the reason for the activity of Au-Pd with this specific ratio to the shape and energy position of their valence band that might be similar to those of IrO2 particles. While the turnover numbers of the Au-Pd-based catalysts were found to be lower than those of IrO2-based catalysts, on the same support in a heterogenous system, there is considerable potential upon further optimization for these two metals to replace IrO2 for a water oxidation reaction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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