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Enregistrement W1972634648 · doi:10.1149/2.0931410jes

Effect of CeOx Crystallite Size on the Chemical Stability of CeOx Nanoparticles

2014· article· en· W1972634648 sur OpenAlexfundno aff
Dustin Banham, Siyu Ye, Tommy Cheng, Shanna Knights, S. Michael Stewart, Mahlon S. Wilson, Fernando Garzon

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésCrystalliteElectrolyteDissolutionMaterials scienceChemical engineeringOxideAnodeNanoparticleCathodeChemical stabilityChemistryElectrodeMetallurgyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CeOx is an excellent free radical scavenger to improve polymer electrolyte membrane durability. However, this metal oxide will dissolve during accelerated stress testing (AST), with the resulting cations transporting to the cathode catalyst layer (CCL) leading to performance reduction/degradation of the PEMFC. Controlling the rate of CeOx dissolution is therefore of great importance, as it may be possible to maintain sufficient Ce cations for free radical scavenging while minimizing the impact of these cations on the CCL. Here the effect of CeOx crystallite size on CeOx dissolution was investigated. Three CeOx additives were prepared having crystallite sizes of 6, 13, or 25 nm. An ex-situ method was used to evaluate the chemical stability of these three CeOx samples, as well as one commercially available CeOx. It was determined that surface area, rather than crystallite size, is the best predictor of chemical stability. In-situ membrane electrode assembly AST cycling was then performed, demonstrating that when low loadings of CeOx (0.006 mg/cm2) are used, the ex-situ method correctly predicts trends in end of life (EOL) performance. Finally, it is shown that increasing the anode RH during AST cycling leads to significantly higher EOL performance losses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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