Optimization and DFT study for boosted electooxidation of formic acid at NiOx modified Pt using urea derivatives as blending fuels

Aya M. Saada; Mohamed E. Gaith; Ahmed A. El‐Sherif; Mohamed S. El‐Deab

doi:10.1038/s41598-024-84492-z

학술저널 cc-by Full-text

저자정보: Aya M. Saada Mohamed E. Gaith Ahmed A. El‐Sherif Mohamed S. El‐Deab

출처: Springer Science and Business Media LLC Scientific Reports 15(1)

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

This paper addresses the enhancement of formic acid electrooxidation (FAO) at Pt and Pt-NiOx nanoparticles based-catalysts assisted with urea derivatives as blending fuels. Blending formic acid with various ratios of urea derivatives showed noticeable enhancements of FAO as demonstrated by a favorable negative shift of its onset potential (Eonset) and increase of its peak current density concurrently with suppression of the amount of CO poisoning reaction intermediate. Among all the used derivatives, phenyl urea (PU) showed superior enhancing effect towards the direct FAO with a minimal CO formation together with a favorable negative shift of Eonset by 150 mV. The superb enhancing effect of PU over U and/or other urea derivatives (investigated herein) is attributed mainly to the withdrawing inductive effect of the phenyl group attached to urea. That is the formation of 8 membered ring via hydrogen bonding between PU and formate anion is thought to enrich the electrode/electrolyte interface by FA in such a favorable orientation facilitating the C-H scissoring resulting in the direct oxidation of FA (to CO2) with almost no possibility for CO formation. DFT calculations are used to support this assumption in line with experimental results.

#Formic acid #Urea #Catalysis #Formate #Electrolyte #Chemistry #Hydrogen bond #Nuclear chemistry #Inorganic chemistry #Electrode #Molecule #Physical chemistry #Organic chemistry

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

댓글(0)