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Enregistrement W4405675483 · doi:10.1002/smtd.202400851

In Situ Transmission Electron Microscopy of Electrocatalyst Materials: Proposed Workflows, Technical Advances, Challenges, and Lessons Learned

2024· article· en· W4405675483 sur OpenAlexafffund
Ahmed Abdellah, Kholoud E. Salem, Liza‐Anastasia DiCecco, Fatma Ismail, Amirhossein Rakhsha, Kathryn Grandfield, Drew Higgins

Notice bibliographique

RevueSmall Methods · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTotalMcMaster University
Mots-clésMaterials scienceCharacterization (materials science)ElectrocatalystNanotechnologyElectrodeTransmission electron microscopyElectrochemistrySputteringWorkflowElectrolyteChemical engineeringComputer scienceThin filmChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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