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Enregistrement W4396670358 · doi:10.1103/physrevb.109.195416

Adsorption model for atoms and molecules on doped semiconducting oxides

2024· article· en· W4396670358 sur OpenAlexfundno aff
Abhinav S. Raman, Colin Lehman-Chong, Aleksandra Vojvodić

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectronic and Structural Properties of Oxides
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Energy Research Scientific Computing CenterCanadian Institute for Advanced ResearchU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésDopantAdsorptionMoleculeDopingMaterials scienceOxideChemical physicsMetalCrystallographyPhysical chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fundamental understanding of the interaction between atoms and molecules with the surfaces of oxides including semiconducting oxides is crucial for the development of several thermo-, photo-, and electrocatalytic reactions as well as any application where surfaces are exposed to an environment beyond vacuum. While previous studies have postulated material features (descriptors) that to some extent suggest the adsorption energy trends on semiconducting oxides, a physics based model to describe the interaction of atoms and molecules with the surfaces of these materials is still lacking. In this study, we perform a series of controlled in silico experiments involving doping of quintessential semiconducting oxides (${\mathrm{SrTiO}}_{3}, {\mathrm{SrZrO}}_{3}$, and ${\mathrm{TiO}}_{2}$) to identify the perturbation by the dopant to the electronic structure of the host oxide and its resultant effect on the adsorption energies of simple atoms and molecules. We identify that a combination of three surface features: unique surface resonance states of the host-metal and lattice oxygen atoms of the terminating surface oxide layer as well as the gap states dominated by the introduced dopants contribute to the adsorption energy in a concerted fashion. We find that this intricate interplay between on the one hand host-metal and on the other hand oxygen surface resonance states with the adsorbate, respectively, results in a deviation from the well-established adsorbate scaling relations seen for ${\mathrm{NH}}_{x}$ ($x=0$--2) and ${\mathrm{CH}}_{x}$ ($x=0$--3) but not ${\mathrm{OH}}_{x}$ and ${\mathrm{SH}}_{x}$. Through this lens, we develop a physics based adsorption model hitherto referred as the generalized concerted coupling model (GCC model). The introduced model provides a physical understanding with an associated electronic structure descriptor rooted in the unique surfaces resonances that accurately captures the adsorption energy trends on doped semiconducting oxides. This paves the way for the atomistic design of doped semiconducting oxides for different catalytic applications, including sustainable energy applications such as electrochemical water splitting.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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