Dynamic detection of soluble intermediates during methanol electrooxidation
Notice bibliographique
Résumé
Methanol electrooxidation at a Pt band electrode is studied in a microfluidic flow cell (MFFC) with simultaneous electrochemical detection of formic acid at a down-stream sensor (detector) Pd electrode. Detection of formic acid at the Pd electrode is possible through either a fast voltammetry or a potential step procedure. In both cases, maximizing the detection signal (oxidation current) requires Pd oxide formation and reduction before detection. Pd oxide formation is needed to oxidize surface-bound carbonaceous species while Pd oxide reduction is needed to reactivate the electrode surface. Although formic acid alone is easily detected and provides a stable detection signal at the Pd sensor electrode, simultaneous formation of formaldehyde during methanol oxidation degrades the detection signal at the Pd electrode over time. We show that dynamic detection of sub-millimolar formic acid concentrations in 2 M methanol is possible at a time resolution down to 2 s. Dynamic detection during methanol oxidation at platinum shows that production of soluble intermediates occurs at all potentials where an oxidation current is observed. Furthermore, a higher faradaic efficiency to formic acid occurs during the main methanol oxidation peak in the positive-going sweep compared to the negative-going sweep, and is higher still at potentials above 1 V. This work shows that microfluidic flow cells can be used for fast and dynamic detection of soluble reaction intermediates by using down-stream electrodes with custom potential step or sweep sequences. • A double channel electrode flow cell is used to study methanol oxidation at Pt. • Two potential sequences are tailored to selectively detect formic acid at a Pd electrode. • Formic acid is dynamically detected at sub-millimolar concentration. • Formic acid is detected at all potentials where methanol electrooxidation occurred. • A higher formic acid faradaic efficiency is observed in the positive-going sweep.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».