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Original title:
Data-Driven Design of Platinum Electrocatalysts for Efficient Oxygen Reduction
Translated title:
Datenbasiertes Design von Platin-Elektrokatalysatoren für effiziente Sauerstoffreduktion
Author:
Rück, Marlon
Year:
2020
Document type:
Dissertation
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
Gagliardi, Alessio (Prof. Dr.)
Referee:
Gagliardi, Alessio (Prof. Dr.); Di Carlo, Aldo (Prof., Ph.D.); Bandarenka, Aliaksandr S. (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
ELT Elektrotechnik
Keywords:
heterogeneous catalysis, electrocatalysis, nanocatalysts, fuel cells, machine learning
Translated keywords:
heterogene Katalyse, Elektrokatalyse, Nanokatalysatoren, Brennstoffzelle, Maschinelles Lernen
TUM classification:
TEC 030d
Abstract:
New platinum electrocatalysts with high mass activities toward the oxygen reduction reaction (ORR) are developed by data-driven design. The proposed 1 nm sized nanoparticle catalysts are synthesized and double the mass activity of current commercial catalysts. Superior mass activities are proposed for electrocatalysts with tailored shapes and sizes. Machine learning predictions of strain enable mass activity forecasts for core-shell nanoparticles, which have up to 4 times higher predicted mass a...    »
Translated abstract:
Neue Platin-Elektrokatalysatoren mit hohen Massenaktivitäten für die Sauerstoffreduktionsreaktion (ORR) werden durch datengetriebenes Design entwickelt. Die vorgeschlagenen Nanopartikel-Katalysatoren mit einer Größe von 1 nm werden synthetisiert und weisen doppelte Massenaktivität im Vergleich zu aktuellen kommerziellen Katalysatoren auf. Für Katalysatoren mit maßgeschneiderten Formen und Größen werden hohe Massenaktivitäten prognostiziert. Vorhersagen von Kompressionen in Atomgittern durch masc...    »
Date of submission:
15.04.2020
Oral examination:
21.09.2020
File size:
17805373 bytes
Pages:
59
Last change:
10.11.2020
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