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Enregistrement W6980946239

Density Functional Theory (DFT) application on Single Atom Catalysts (SACs) for the electrochemical reduction of carbon dioxide

2023· dissertation· en· W6980946239 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésDensity functional theoryCatalysisElectrochemistryCarbon dioxideReduction (mathematics)Electrochemical reduction of carbon dioxideAtom (system on chip)Electrocatalyst
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Density functional theory (DFT) is a quantum mechanics method that has been used by physicists, chemists and material scientists since the 1970s.It allows for the compution of important properties of materials and extract valuable information of chemical reactions.Chemical engineers and researchers use this method to enrich and justify their experimental findings, as well as discover new materials for various trending applications such as batteries, catalysis, photovoltaics and nanotechnology.One such important application is the electrochemical conversion of carbon dioxide intro high-valued products, such as methane and methanol.However, an adequate catalyst is needed to make this technology industrially feasable.This catalyst must selectively convert CO2 into one product, while minimizing the Abstract Density functional theory (DFT) computations apply to physics, chemistry, material science, and engineering.In chemical engineering, DFT identifies material structure and properties, and mechanisms for phenomena such as chemical reaction and phase transformation that are otherwise impossible to measure experimentally.Even though its practical application dates back only a decade or two, it is already a standard tool for materials modelling.Many textbooks and articles describe the theoretical basis of DFT, but it remains difficult for researchers to autonomously learn the steps to accurately calculate system properties.Here, we first explain the foundations of DFT in a way accessible to chemical engineers with little background in quantum mechanics or solidstate physics.Then, we introduce the basics of the computations and, for most of the rest of the article, we show how to derive physical characteristics of interest to chemical engineers: elastic, thermodynamic, and surface properties, electronic structure, and surface and chemical reaction energy.Finally, we highlight some limitations of DFT; since these calculations are approximations to the Schrödinger equation, their accuracy relies on choosing adequate exchange-correlation functions and basis sets.Since 1991, the number of articles WoS has indexed related to DFT has increased quadratically with respect to time and now numbers 15000.A bibliometric analysis of the top 10000 cited articles in 2018 and 2019 classifies them into four clusters: adsorption, graphene, and nanoparticles; ab initio molecular dynamics and crystal structure; electronic structure and optical properties; and total energy calculations and wave basis sets.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
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