Pt <sub> <i>x</i> </sub> Cu <sub> 100– <i>x</i> </sub> /C Bimetallic Catalyst toward Glycerol Electrooxidation in Alkaline Electrolyte: Tuning the Product Selectivity to Glyceric Acid
Notice bibliographique
Résumé
Valorization of glycerol through electrocatalytic oxidation is a promising and environmentally friendly method that can utilize renewable electricity inputs. Currently, a key challenge facing the development of glycerol oxidation electrolyzers is the lack of cost-effective catalysts with high activity, stability, and selectivity. In this study, bimetallic Pt x Cu 100– x /C catalysts synthesized by a chemical reduction method with various metal ratios are shown to enhance glycerol oxidation reaction performance with the addition of Cu to Pt compared to both Pt/C synthesized by the same methods as well as commercial Pt/C. Among the synthesized catalysts, Pt 31 Cu 69 /C was determined as the best-performing, exhibiting the highest Pt-mass normalized current density (5.9 mA μg Pt –1 ), the highest geometrical current density (75.3 mA cm –2 ), and a low onset potential (∼0.38 V vs RHE). Pt 31 Cu 69 /C also achieved a high selectivity to glyceric acid (75%) and C 3 products (86%) in an alkaline electrolyte over 10 h of chronoamperometry at 0.6 V vs RHE. Moreover, under these same conditions, Pt 31 Cu 69 /C produced 2.5-fold higher amount of glyceric acid in comparison to the synthesized Pt/C catalyst via glycerol electrooxidation. The time and electrode potential-dependent product analysis of glycerol electrooxidation reaction for the Pt 31 Cu 69 /C catalyst revealed that the addition of Cu to Pt inhibits C–C bond breaking and leads to an increased selectivity of C 3 products. Moreover, a reaction pathway of glycerol electrooxidation was proposed for Pt 31 Cu 69 /C, highlighting the possible chemical conversions that occur in the alkaline electrolyte.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».