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Enregistrement W4400506116 · doi:10.1002/cctc.202400249

Local pH Gradients Alter Product Selectivity of Electrocatalytic Oxygen Reduction Reaction on La‐Cr‐Co Perovskites

2024· article· en· W4400506116 sur OpenAlexafffund
Xinran Liu, Rodney D. L. Smith

Notice bibliographique

RevueChemCatChem · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and Science
Mots-clésSelectivityOxygen reduction reactionOxygenOxygen reductionElectrocatalystChemistryInorganic chemistryReduction (mathematics)Materials scienceCatalysisElectrochemistryElectrodeOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The electrochemical production of hydrogen peroxide through the oxygen reduction reaction (ORR) presents the interesting situation where the fully reduced form, H 2 O, is significantly favored by thermodynamics. Perovskite oxide based catalysts with slow kinetics, or large overpotentials, have been shown to enable production of H 2 O 2 with good selectivity, but this comes at the expense of energy efficiency and production rates. We analyze the structure and electrocatalytic ORR capabilities of a perovskite oxide series based on LaCr 1‐x Co x O 3 . We find that the crystal lattice distorts in two ways as Co content increases – anisotropic compression of the lattice is accompanied by a pinching of angles within the structure, which gives way to compression of B−O bonds at higher Co contents. Product selectivity is observed to change as a function of both catalyst composition and rotation rates of rotating ring‐disk electrode. The rotation‐dependent behavior is attributed to accelerated displacement of surface‐bound peroxide intermediates by a pH gradient at the catalyst surface, and composition‐dependent changes in selectivity are found to correlate to the angular distortion of the crystal lattice. These results highlight the importance of local environments in electrocatalyst reactions and demonstrate that structure and local pH can be used to manipulate product selectivity.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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