The Dopant Aluminum Enhances CO Oxidation Catalyzed by Subnanometer Small Palladium Clusters: A DFT Study


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

We have elucidated the mechanism of CO oxidation catalyzed by AlPdn (n = 1–3) clusters through first-principle density-functional theory (DFT) calculation. It is found that these subnanometer species transfer into reaction complexes which catalyzes CO oxidation through two different mechanisms, occurring via Langmuir-Hinshelwood paths. It is shown that mixing two different metals (Al and Pd) can have more beneficial effects than pure palladium on the catalytic activity and the alloyed AlPd2 cluster is proposed as the best effective nanocatalysts.

Об авторах

Zhaoru Cao

School of Chemistry and Material Science, School of Modern Arts and Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: jisuanhuaxue0@163.com
Китай, Linfen, 041004

Ling Guo

School of Chemistry and Material Science, School of Modern Arts and Sciences

Email: jisuanhuaxue0@163.com
Китай, Linfen, 041004

Ningning Ren

School of Chemistry and Material Science, School of Modern Arts and Sciences

Email: jisuanhuaxue0@163.com
Китай, Linfen, 041004

Naying Liu

School of Chemistry and Material Science, School of Modern Arts and Sciences

Email: jisuanhuaxue0@163.com
Китай, Linfen, 041004

Wenli Li

School of Chemistry and Material Science, School of Modern Arts and Sciences

Email: jisuanhuaxue0@163.com
Китай, Linfen, 041004

Xiaoli Zheng

School of Chemistry and Material Science, School of Modern Arts and Sciences

Email: jisuanhuaxue0@163.com
Китай, Linfen, 041004

Yayin Shi

School of Chemistry and Material Science, School of Modern Arts and Sciences

Email: jisuanhuaxue0@163.com
Китай, Linfen, 041004

Juan Guo

School of Chemistry and Material Science, School of Modern Arts and Sciences

Email: jisuanhuaxue0@163.com
Китай, Linfen, 041004

Yaru Xi

School of Chemistry and Material Science, School of Modern Arts and Sciences

Email: jisuanhuaxue0@163.com
Китай, Linfen, 041004

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».