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Enregistrement W1992994573 · doi:10.1149/06101.0065ecst

Improved Catalytic Reactor for the Electrochemical Promotion of Highly Dispersed Ru Nanoparticles with CeO<sub>2</sub> Support

2014· article· en· W1992994573 sur OpenAlexafffund
Holly A. E. Dole, Luís Felipe Safady, Spyridon Ntais, Martin Couillard, Elena A. Baranova

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésCatalysisMaterials scienceElectrochemistryChemical engineeringNanoparticleElectrolytePlug flowNanotechnologyElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An improved design for a catalytic reactor for electrochemical promotion of highly dispersed catalysts was presented and compared to that of a plug flow-type reactor for the model reaction of ethylene oxidation. Electrochemical cells were prepared with low particle size (1.1 nm) Ru nanoparticles (RuNPs) which were supported on a mixed ionic-electronic conductor, CeO 2 , with a low metal loading (1 wt%), interfaced with a YSZ electrolyte. Comparable catalytic performance between the two reactors was observed for both open-circuits measurements. However, the rate enhancement ratio in the single-chamber capsule (SCC) reactor was found to be 1.6 compared to 1.4 for the plug flow-type reactor for an applied current of -5μA. These results were attributed to better electrical contact to the isolated RuNPs. Furthermore, the SCC reactor is simple to assemble and provides an intimate contact between the RuNPs/CeO 2 catalyst and the current collector (i.e., gold mesh).

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)0,000
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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