Adsorption properties of noble-metal (Ag, Rh, or Au)-doped CeO2(1 1 0) to CO: A DFT + U study

吸附 贵金属 密度泛函理论 兴奋剂 解吸 材料科学 态密度 金属 分析化学(期刊) 物理化学 无机化学 化学 催化作用 计算化学 冶金 有机化学 物理 光电子学 凝聚态物理
作者
Yuepeng Yang,Kelin Hu,Jing Zhang,Tao He,Yuxiao Jiang,Ying Zhang,Hongcheng Liu
出处
期刊:Computational Materials Science [Elsevier]
卷期号:231: 112543-112543 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.commatsci.2023.112543
摘要

Dissolved gas analysis (DGA) is an effective method for fault detection of oil-immersed transformers, and CO is one of the characteristic gases in insulation oil. Therefore, based on density functional theory, the adsorption properties of three noble metals (Ag, Rh, or Au)-doped CeO2 (1 1 0) to CO were studied in this paper. The adsorption energy, charge transfer, density of states (DOS), and deformation charge density (DCD) were calculated to analyze the adsorption behavior of CO on the material surface. The frontier molecular orbital, energy band structure, and desorption time were also calculated to evaluate the potential of the three doping systems as CO sensors. The results show that the adsorption properties of Ag-CeO2, Rh-CeO2, and Au-CeO2 to CO are significantly higher than that of pristine CeO2, with adsorption energies are −54.61, −85.78, −205.57 kJ/mol, respectively. However, Rh-CeO2 exhibits superior sensitivity and satisfactory recovery time towards CO compared with Ag-CeO2 and Au-CeO2. Rh-CeO2 also shows excellent selectivity to CO, which is a promising candidate material for CO sensors. The research conducted in this work is intended to contribute to dissolved gas analysis (DGA).
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
李月月完成签到,获得积分10
刚刚
去银行整点金条完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
aaaaaa应助美好斓采纳,获得30
2秒前
3秒前
3秒前
哈哈哈完成签到 ,获得积分10
4秒前
iota应助Pavel采纳,获得10
5秒前
jialin完成签到 ,获得积分10
6秒前
科研发布了新的文献求助10
6秒前
111完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
abner发布了新的文献求助10
8秒前
LY发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
9秒前
he完成签到,获得积分10
9秒前
auguscai发布了新的文献求助10
9秒前
英俊qiang发布了新的文献求助10
9秒前
炼丹师完成签到,获得积分10
10秒前
太叔白易完成签到,获得积分0
12秒前
光亮绮山完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
14秒前
yorkson境发布了新的文献求助10
14秒前
盛夏夜未眠完成签到,获得积分10
15秒前
吃瓜米吃瓜米完成签到 ,获得积分10
15秒前
酷爱小飞完成签到,获得积分10
15秒前
绵杨完成签到,获得积分10
15秒前
萧晓完成签到 ,获得积分10
16秒前
16秒前
科研通AI6.1应助杨武天一采纳,获得10
17秒前
科研通AI6.2应助杨武天一采纳,获得10
17秒前
ll应助杨武天一采纳,获得10
17秒前
17秒前
高冷的小白完成签到 ,获得积分10
18秒前
19秒前
19秒前
大力的灵雁应助熊猫海采纳,获得20
20秒前
荔枝发布了新的文献求助10
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Les Mantodea de guyane 2500
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 2000
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Brittle Fracture in Welded Ships 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5944942
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7095602
关于积分的说明 15897749
捐赠科研通 5076784
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2730186
邀请新用户注册赠送积分活动 1690027
关于科研通互助平台的介绍 1614500