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Enregistrement W1980615202 · doi:10.14447/jnmes.v16i4.155

Synthesis, Characterization and Evaluation of Pb Electroplated Carbon felts for Achieving Maximum Efficiency of Fe-Cr Redox Flow Cell

2013· article· en· W1980615202 sur OpenAlexvenueno aff
T. Siva Rao, Rama Krishna Hanuman Gorthi

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedoxFaraday efficiencyChromiumCatalysisElectrodeElectrolyteCarbon fibersNafionElectroplatingMaterials scienceChemistryInorganic chemistryChemical engineeringNanotechnologyElectrochemistryMetallurgyOrganic chemistryComposite materialLayer (electronics)Physical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To catalyze Cr(III)/Cr(II) redox couple, Pb was used as candidate catalysts. Pb has a remarkable behavior on reduction and oxidation of chromium couple to enhance the performance of Fe-Cr redox flow cell. In the present investigation catalyzed carbon felt substrates were used as electrodes on negative side which were electrochemically plated/ loaded with Pb from 0.05g to 1.2g. The cell comprising 0.8 g Pb loaded felt has shown 100% Chromium reduction efficiency, 98% coulombic efficiency and zero hydrogen gassing at 32oC for 15 cycles of charge and discharge. 5liters of 1.3N FeCl2 in 2N HCl as catholyte, 1.3N CrCl3 in 2N HCl as anolyte containing 0.05N BiCl3 as additive were used as electrolytes. The cell operated with Nafion-117 PFSA membrane. 100 cm2 GFA grade carbon felts with 3mm thickness were utilized as electrodes at a current density of 50 mA/ cm2.

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)0,001
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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