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Enregistrement W4411694574 · doi:10.26434/chemrxiv-2025-8q6js

Exposure of Active Metal Sites on Cu14 Nanoclusters for Highly Selective Electrocatalytic Nitrate Reduction

2025· preprint· en· W4411694574 sur OpenAlexaff
Shiho Tomihari, Maho Kamiyama, Tokuhisa Kawawaki, Kana Takemae, Yamato Shingyouchi, Ziyi Chen, Yuichi Negishi

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceIwatani Naoji FoundationEnvironmental Restoration and Conservation Agency
Mots-clésNanoclustersNitrateReduction (mathematics)MetalSelective reductionInorganic chemistryChemistryNuclear chemistryMaterials scienceCatalysisOrganic chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atomically precise metal nanoclusters (NCs) have been extensively used as catalysts for various reactions owing to the ultimate controllability of their parameters, such as the number of constituent atoms, crystal structure, and alloying characteristics. However, for many metal NCs, their surfaces are entirely covered by ligands, preventing the exposure of surface metal atoms that serve as active sites, and thus hindering their catalytic functionality. Herein, we report that exposure of metal sites in Cu14 NC can be achieved by facile modification of the thiolate ligands. Consequently, we found that Cu14 NCs with exposed Cu sites exhibit significantly higher ammonia selectivity and production rate in electrochemical nitrate reduction. These findings underscore the importance of atomically precise control over metal NCs, not only regarding their overall geometric structures but also with respect to their reactive sites, for achieving highly selective and active catalysts, contributing to the future design of diverse metal NC catalysts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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