Palladium Nanoparticles Loaded on TiO2–Graphene Hybrids (Pd/TiO2–Gr) with Enhanced Electrocatalytic Activity in Formic Acid Oxidation


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

We first report the hybrids of TiO2 and graphene (Gr) used as the support of Pd nanoparticles, showing high performance electrocatalysts for formic acid oxidation. The hybrids are prepared with the solvothermal method, and tetrabutyl titanate and graphene-oxide (GO) are used as the precursors. The initial mass ratios of Ti:GO in the precursors are 0.07, 0.15, 0.26, 0.60, respectively. Compared to Pd/graphene, the as-obtained Pd/TiO2–Gr electrocatalysts exhibit higher catalytic activity and stability. Among them, the Pd/TiO2–Gr (Ti : GO = 0.26, initial mass ratio) exhibit the highest activity. Its current density is about 3.1 times of Pd/graphene, and the agglomeration of Pd metal that can be seen in Pd/graphene has been inhibited in the as prepared Pd/TiO2–Gr. Thus the electrocatalytic performance of Pd for formic acid oxidation is greatly improved by the binary TiO2–graphene support.

Об авторах

Fuping Li

Key Lab of Fine Chemicals in Universities of Shandong, School of Chemistry and Pharmaceutical Engineering,
Qilu University of Technology

Email: liwenpeng@qlu.edu.cn
Китай, Jinan, Shandong Province

Wenpeng Li

Key Lab of Fine Chemicals in Universities of Shandong, School of Chemistry and Pharmaceutical Engineering,
Qilu University of Technology

Автор, ответственный за переписку.
Email: liwenpeng@qlu.edu.cn
Китай, Jinan, Shandong Province

Huiling Liu

Key Lab of Fine Chemicals in Universities of Shandong, School of Chemistry and Pharmaceutical Engineering,
Qilu University of Technology

Email: liwenpeng@qlu.edu.cn
Китай, Jinan, Shandong Province

Changshuo Liu

Key Lab of Fine Chemicals in Universities of Shandong, School of Chemistry and Pharmaceutical Engineering,
Qilu University of Technology

Email: liwenpeng@qlu.edu.cn
Китай, Jinan, Shandong Province

Guang Dong

Key Lab of Fine Chemicals in Universities of Shandong, School of Chemistry and Pharmaceutical Engineering,
Qilu University of Technology

Email: liwenpeng@qlu.edu.cn
Китай, Jinan, Shandong Province

Jinghua Liu

Key Lab of Fine Chemicals in Universities of Shandong, School of Chemistry and Pharmaceutical Engineering,
Qilu University of Technology

Email: liwenpeng@qlu.edu.cn
Китай, Jinan, Shandong Province

Kaichen Peng

Key Lab of Fine Chemicals in Universities of Shandong, School of Chemistry and Pharmaceutical Engineering,
Qilu University of Technology

Email: liwenpeng@qlu.edu.cn
Китай, Jinan, Shandong Province

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

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».