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Enregistrement W4401694999 · doi:10.1149/ma2024-01483085mtgabs

Ambient Deposition of Single Atoms for Enhancement of Nanostructured Metal Oxide Electrode Catalytic Performance

2024· article· en· W4401694999 sur OpenAlexaff
Nastaran Farahbakhsh, Majid Shahsanaei, Setareh Orangpour, Jean Marie Vianney Nsanzimana, Benjamin Butz, Shiva Mohajernia, Seyedsina Hejazi, Manuela S. Killian

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectrodeOxidePerformance enhancementCatalysisDeposition (geology)MetalChemical engineeringAtomic layer depositionNanotechnologyOptoelectronicsInorganic chemistryMetallurgyChemistryThin filmPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-atom decoration represents cutting-edge technology for enhancing heterogeneous catalysis by utilizing the unique capabilities of catalysts at the atomic level. However, the high surface energy of single atoms often causes them to aggregate, forming nanoparticles [1]. To address this challenge, we first modify the surface structure by synthesizing nanostructured support layers, such as TiO2 nanotubes, TiO2 nanosheets, and NiO nanosponge. Especially TiO2 nanotubes and NiO nanosponge pose relevant support layers due to their favorable attributes, including a high surface-to-volume ratio, abundance, and excellent chemical stability, while TiO2 nanosheets serve as model system. Vertically aligned, well-ordered, self-organized oxide nanostructures can be conveniently fabricated through anodization, allowing precise control over the geometry of the nanotubes and nanopores [2,3]. Well-defined atomic-scale defects on the surface of the supports are generated to immobilize single-atom co-catalysts. Therefore, defect engineering techniques typically require high-temperature thermal reduction. We present more gentle defect-engineering approaches, including room-temperature sonochemical treatment or UV-light irradiation. By combining these approaches, we are able to effectively trap Pt and Ir single atoms. We present a direct method utilizing UV-light radiation to induce point defects, specifically Ti3+ and oxygen vacancies (VO) onto the surface of TiO2 nanosheets and efficiently decorate them with Pt single atoms [4]. Our findings demonstrate that sonochemically treated TiO2 nanotubes provide a remarkable substrate for single-atom decoration from dilute solutions, resulting in promising performance in H2 evolution catalysis and renewable energy conversion. Additionally, the role of V single-atom decoration in ultrasonic treatment of support materials is investigated. Thermal annealing in a reductive atmosphere induces the formation of numerous defects, facilitating the anchoring of single Ir atoms onto the surface of annealed NiO nanostructures. Additionally, the novel ultrasound-driven method stabilizes these Ir atoms within the porous structure. By employing both approaches, we effectively trap Ir single atoms, thereby enhancing the efficiency of the oxygen evolution reaction in electrocatalysis [5]. The characterization of the electrodes is conducted using microscopy techniques (FESEM, TEM, and HAADF-STEM) and spectroscopy (XPS and ToF-SIMS) [6]. Gas chromatography is employed to evaluate the H2 photocatalytic performance of TiO2 electrodes, while linear sweep voltammetry is utilized to assess the H2 and O2 electrochemical activity of NiO electrodes [5]. Our findings highlight the significant enhancement of photo- and electrocatalytic efficiency of nanostructured oxide electrodes modified with highly stable single-atom co-catalysts by gentle treatments. References [1] L. Zhang, X. Zhao, Z. Yuan, M. Wu, H. Zhou, Oxygen defect-stabilized heterogeneous single atom catalysts: preparation, properties and catalytic application, J. Mater. Chem. A. 9 (2021) 3855–3879. https://doi.org/10.1039/D0TA10541D [2] S. Hejazi, S. Pour-Ali, M.S. Killian, S. Mohajernia, One-dimensional suboxide TiO2 nanotubes for electrodics applications, Electrochem. Commun. 136 (2022) 107246. https://doi.org/10.1016/j.elecom.2022.107246. [3] U. Sultan, F. Ahmadloo, G. Cha, B. Gökcan, S. Hejazi, J.E. Yoo, N.T. Nguyen, M. Altomare, P. Schmuki, M.S. Killian, A High-Field Anodic NiO Nanosponge with Tunable Thickness for Application in p-Type Dye-Sensitized Solar Cells, ACS Appl. Energy Mater. 3 (2020) 7865–7872. https://doi.org/10.1021/acsaem.0c01249. [4] S. Hejazi, S. Mohajernia, B. Osuagwu, G. Zoppellaro, P. Andryskova, O. Tomanec, S. Kment, R. Zbořil, P. Schmuki, On the Controlled Loading of Single Platinum Atoms as a Co-Catalyst on TiO2 Anatase for Optimized Photocatalytic H2 Generation, Adv. Mater. 32 (2020) 1908505. https://doi.org/10.1002/adma.201908505. [5] S. Hejazi, H. Mehdi-pour, C.O. Otieno, J. Müller, S. Pour-Ali, M. Shahsanaei, S.S. Tafreshi, B. Butz, M.S. Killian, S. Mohajernia, Room-temperature defect-engineered titania: An efficient platform for Pt single atom decoration for photocatalytic H2 evolution, Int. J. Hydrogen Energy. 51 (2024) 222–233. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.08.126. [6] K. Toukabri, S. Hejazi, M. Shahsanaei, S. Pour-Ali, A. Kosari, B. Butz, M.S. Killian, S. Mohajernia, Spontaneous Deposition of Single Platinum Atoms on Anatase TiO2 for Photocatalytic H2 Evolution, Langmuir. 40 (2024) 4661–4668. https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.3c03316.

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations3
Publié2024
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Résumé présentoui

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