Parameterization and quantification of two key operando physio-chemical descriptors for water-assisted electro-catalytic organic oxidation
Notice bibliographique
Résumé
Electro-selective-oxidation using water as a green oxygen source demonstrates promising potential towards efficient and sustainable chemical upgrading. However, surface micro-kinetics regarding co-adsorption and reaction between organic and oxygen intermediates remain unclear. Here we systematically study the electro-oxidation of aldehydes, alcohols, and amines on Co/Ni-oxyhydroxides with multiple characterizations. Utilizing Fourier transformed alternating current voltammetry (FTacV) measurements, we show the identification and quantification of two key operando parameters (ΔIharmonics/IOER and ΔVharmonics) that can be fundamentally linked to the altered surface coverage ( $$\Delta {\theta }_{{{{{\rm{OH}}}}}^{*}}/{\theta }_{{{{{\rm{OH}}}}}^{*}}^{{{{\rm{OER}}}}}$$ ) and the changes in adsorption energy of vital oxygenated intermediates ( $${\Delta G}_{{{{\rm{OH}}}}*}^{{{{\rm{EOOR}}}}}-{\Delta G}_{{{{\rm{OH}}}}*}^{{{{\rm{OER}}}}}$$ ), under the influence of organic adsorption/oxidation. Mechanistic analysis based on these descriptors reveals distinct optimal oxyhydroxide surface states for each organics, and elucidates the critical catalyst design principles: balancing organic and M3+δ−OH* coverages and fine-tuning ΔG for key elementary steps, e.g., via precise modulation of chemical compositions, crystallinity, defects, electronic structures, and/or surface bimolecular interactions. Water-assisted electro-catalytic selective oxidation is promising for sustainable production of value-added chemicals. Here the authors quantify two key physio-chemical parameters for efficient mechanistic investigation and rational catalyst design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 ».