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Enregistrement W4391682240 · doi:10.1021/acs.accounts.3c00693

Structural Analysis of Single-Atom Catalysts by X-ray Absorption Spectroscopy

2024· article· en· W4391682240 sur OpenAlexafffund
Ziyi Chen, Andrew G. Walsh, Peng Zhang

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueX-ray Spectroscopy and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésExtended X-ray absorption fine structureXANESX-ray absorption spectroscopySubatomic particleAbsorption (acoustics)Absorption spectroscopyX-ray absorption fine structureChemistryAtom (system on chip)Coordination numberSpectroscopyMaterials scienceCrystallographyOpticsPhysicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conspectus Metal nanoparticles (NPs) are one of the most frequently used heterogeneous catalysts. However, only the surface atoms in the NPs can participate in catalytic reactions. To maximize the atomic efficiency, the active sites can be reduced to single atoms. Generally, catalysts that have isolated metal atoms on the surface of a support are called single-atom catalysts (SACs). Many techniques have been developed and applied to probe the structures of SACs. Nevertheless, the structural characterization of SACs is still challenging as it requires the analysis of their structure and properties with atomic and sometimes even subatomic resolution. X-ray absorption spectroscopy (XAS) is a powerful tool in investigating the local coordination environment of SACs since it is element-specific and can provide accurate structural information at the subatomic level (∼0.01 Å). In this Account, we present our perspectives on the structural analysis of SACs from some unique features in the X-ray absorption near-edge structure (XANES) and extended X-ray absorption fine structure (EXAFS). We first highlight the importance of the XANES peak features in the sensitive analysis of SAC structures. Such analysis is illustrated to be even more useful in the joint applications of experimental and theoretical XAS. The inspection of the metal–metal (M-M) peak in Fourier transformed EXAFS (FT-EXAFS) spectra is a widely used method to identify the single-atom structure, but this method is not always reliable. Thus, we point out the importance of fitting EXAFS and the thorough interpretation of structural parameters such as coordination numbers (CNs, the number of neighboring atoms next to a chosen atom), bond distances, and the Debye–Waller factor (σ 2 ). The small FT-EXAFS peak for the M-M shell is often ignored in the structural analysis of SACs. Here, it is demonstrated that a careful analysis of these small peaks could help more reliably analyze the SAC structure, and it would be particularly useful in the analysis of a single-atom alloy (SAA). Next, the usefulness of bond distance and σ 2 analysis is highlighted, and such analysis is shown to be particularly helpful for the analysis of SAAs, which is rarely discussed in the literature. Given the advantage that XAS data can be collected under various conditions, we show that in situ XAS can provide important information about the catalytic mechanism of the SAC catalyst. In particular, we emphasize the significance of using an advanced in situ technique to extract detailed structural information that is difficult to obtain from regular XAS experiments. Finally, we highlight the importance of jointly using XAS with other complementary methods in a more complete understanding of the structure and properties of SACs. It is anticipated that with further development of XAS techniques and improved data analysis, XAS will become even more powerful in providing insights into the structure–property relationships of SACs, which can advance their practical applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,352
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations29
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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