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Enregistrement W1994240126 · doi:10.1149/1.3559188

Electrochemical Activity and Catalyst Utilization of Low Pt and Thickness Controlled Membrane Electrode Assemblies

2011· article· en· W1994240126 sur OpenAlexafffund
Madhu Sudan Saha, Dzmitry Malevich, Ela Halliop, Jon G. Pharoah, Brant A. Peppley, Kunal Karan

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and Innovation
Mots-clésCatalysisProton exchange membrane fuel cellElectrochemistryAnodeMaterials scienceMembraneElectrodeDeposition (geology)Chemical engineeringLayer (electronics)NanotechnologyChemistryOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An improved catalyst deposition methodology based on a piezo-electric printing technique has been developed and used to fabricate catalyst coated membranes (CCM) with thin catalyst layers (1−5 μm) and ultra-low Pt loadings (0.02−0.12 mgPt/cm2). The performance of these CCMs was examined in proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs). The catalyst utilization was observed to increase with decreasing catalyst layer thickness (decreasing Pt loading). The printed CCM with two layers containing an ultra-low Pt loading (0.02 mgPt/cm2) exhibited Pt utilizations of 100%. Neglecting the anode contributions, the mass activity at 850 mV for the printed CCM is nearly 76.5 mA/mgPt which is 3.5 times higher than that for the CCM fabricated by conventional spraying method (22.5 mA/mgPt).

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations44
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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