Novel Mesoporous Carbon Supports for PEMFC Catalysts
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade; a significant amount of research has been performed on novel carbon supports for use in proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs). Specifically, carbon nanotubes, ordered mesoporous carbon, and colloid imprinted carbons have shown great promise for improving the activity and/or stability of Pt-based nanoparticle catalysts. In this work, a brief overview of these materials is given, followed by an in-depth discussion of our recent work highlighting the importance of carbon wall thickness when designing novel carbon supports for PEMFC applications. Four colloid imprinted carbons (CICs) were synthesized using a silica colloid imprinting method, with the resulting CICs having pores of 15 (CIC-15), 26 (CIC-26), 50 (CIC-50) and 80 (CIC-80) nm. These four CICs were loaded with 10 wt. % Pt and then evaluated as oxygen reduction (ORR) catalysts for use in proton exchange membrane fuel cells. To gain insight into the poorer performance of Pt/CIC-26 vs. the other three Pt/CICs, TEM tomography was performed, indicating that CIC-26 had much thinner walls (0–3 nm) than the other CICs and resulting in a higher resistance (leading to distributed potentials) through the catalyst layer during operation. This explanation for the poorer performance of Pt/CIC-26 was supported by theoretical calculations, suggesting that the internal wall thickness of these nanoporous CICs is critical to the future design of porous carbon supports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».