Computational Design of Pt-M (M = Au, Ir, Pd, Rh, and Ru) Binary Alloys for Enhanced Ammonia Oxidation Electrocatalysis
Notice bibliographique
Résumé
The electrochemical ammonia oxidation reaction (AOR) shows considerable potential for its applications in waste removal and the production of clean energy sources. While platinum remains the most investigated catalyst for this reaction, its limitations have prompted research into platinum-based bimetallic alloys. This study investigates both uniform and mixed Pt-M (M = Au, Ir, Pd, Rh, and Ru) alloys as catalysts for the AOR using density functional theory (DFT).We use a systematic surface selection method defined in a previous study to choose suitable surfaces for testing which involves evaluating pairwise interactions, considering configurational entropy, and validation with DFT. Our findings indicate that the Oswin-Salomon mechanism is preferred across all surfaces for N2(g) formation. Additionally, our results demonstrate that mixed alloys exhibit superior catalytic activity compared to uniform alloys for the AOR, which supports the conclusion that the atoms comprising the surface layer of the alloy are the most significant factor in influencing catalytic activity. Furthermore, the linear relationship between the d-band centre and adsorption energy of key intermediate *NH2 was confirmed in this work, highlighting the influence of the secondary metal on the electronic structure of the catalyst. Our findings pro- vide theoretical insights for the design of high-performance Pt alloys for AOR, and serve as a general guideline for modulating the reactivity of binary alloys for electrocatalysis.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».