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Enregistrement W4414565031 · doi:10.1002/celc.202500288

Computational Design of PtM (M = Au, Ir, Pd, Rh, and Ru) Binary Alloys for Enhanced Ammonia Oxidation Electrocatalysis

2025· article· en· W4414565031 sur OpenAlexafffund
Brendan J. R. Laframboise, Julia Coveny, Jingwen Zhou, Leanne D. Chen

Notice bibliographique

RevueChemElectroChem · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaGovernment of Ontario
Mots-clésBimetallic stripElectrocatalystCatalysisAlloyDensity functional theoryElectrochemistryAdsorptionMetal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrochemical ammonia oxidation reaction (AOR) shows considerable potential for its applications in waste removal and the production of clean energy. While Pt remains the most investigated catalyst for this reaction, its limitations have prompted research into Pt‐based bimetallic alloys. This study investigates both uniform and mixed PtM (M = Au, Ir, Pd, Rh, and Ru) alloys as catalysts for the AOR using density functional theory (DFT). A systematic selection method is used to choose suitable surfaces for testing. The findings indicate that the Oswin–Salomon mechanism is preferred across all surfaces for N 2 (g) formation. Additionally, the results demonstrate that mixed alloys exhibit superior catalytic activity compared to uniform alloys for the AOR. It is found that the atoms in the topmost layer of the alloy are the most significant factor in influencing catalytic activity. Furthermore, the linear relationship between the ‐band center and adsorption energy of key intermediate *NH 2 is confirmed in this work, highlighting the effect of the secondary metal on the electronic structure of the catalyst. The findings provide 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.

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 enseignants0,305
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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'admission2
Résumé présentoui

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