In Situ Transmission Electron Microscopy of Electrocatalyst Materials: Proposed Workflows, Technical Advances, Challenges, and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In situ electrochemical liquid phase transmission electron microscopy (LP‐TEM) measurements utilize micro‐chip three‐electrode cells with electron transparent silicon nitride windows that confine the liquid electrolyte. By imaging electrocatalysts deposited on micro‐patterned electrodes, LP‐TEM provides insight into morphological, phase structure, and compositional changes within electrocatalyst materials under electrochemical reaction conditions, which have practical implications on activity, selectivity, and durability. Despite LP‐TEM capabilities becoming more accessible, in situ measurements under electrochemical reaction conditions remain non‐trivial, with challenges including electron beam interactions with the electrolyte and electrode, the lack of well‐defined experimental workflows, and difficulty interpreting particle behavior within a liquid. Herein a summary of the current state of LP‐TEM technique capabilities alongside a discussion of the relevant experimental challenges researchers typically face, with a focus on in situ studies of electrochemical CO2 conversion catalysts is provided. A methodological approach for in situ LP‐TEM measurements on CO2R catalysts prepared by electro‐deposition, sputtering, or drop‐casting is presented and include case studies where challenges and proposed workflows for each are highlighted. By providing a summary of LP‐TEM technique capabilities and guidance for the measurements, the goal is for this paper to reduce barriers for researchers who are interested in utilizing LP‐TEM characterization to answer their scientific questions.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».