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Enregistrement W4408082493 · doi:10.1007/s40820-025-01678-4

Boosting Alcohol Oxidation Electrocatalysis with Multifactorial Engineered Pd1/Pt Single-Atom Alloy-BiOx Adatoms Surface

2025· article· en· W4408082493 sur OpenAlexaff
Yujia Liao, Wen Chen, Yutian Ding, Lei Xie, Qi Yang, Qilong Wu, Xianglong Liu, Jinliang Zhu, Renfei Feng, Xian‐Zhu Fu, Shuiping Luo, Jing‐Li Luo

Notice bibliographique

RevueNano-Micro Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesShenzhen Science and Technology Innovation ProgramShenzhen Municipal Science and Technology Innovation CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectrocatalystMaterials scienceNanomaterialsCatalysisAlloyNanocrystalChemical engineeringAtom (system on chip)Alcohol oxidationPlatinumNanotechnologyElectrochemistryChemistryPhysical chemistryMetallurgyElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Engineering nanomaterials at single-atomic sites could enable unprecedented catalytic properties for broad applications, yet it remains challenging to do so on the surface of multimetallic nanocrystals. Herein, we present the multifactorial engineering (size, shape, phase, and composition) of the fully ordered PtBi nanoplates at atomic level, achieving a unique catalyst surface where the face-centered cubic (fcc) Pt edges are modified by the isolated Pd atoms and BiOx adatoms. This Pd1/Pt-BiOx electrocatalyst exhibits an ultrahigh mass activity of 16.01 A mg−1 Pt+Pd toward ethanol oxidation in alkaline electrolyte and enables a direct ethanol fuel cell of peak power density of 56.7 mW cm−2. The surrounding BiOx adatoms are critical for mitigating CO-poisoning on the Pt surface, and the Pd1/Pt single-atom alloy further facilitates the electrooxidation of CH3CH2OH. This work offers new insights into the rational design and construction of sophisticated catalyst surface at single-atomic sites for highly efficient electrocatalysis.

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 seuil0,002

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations23
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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