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Enregistrement W1996440889 · doi:10.1149/2.098205jes

Diagnosing Degradation within PEM Fuel Cell Catalyst Layers Using Electrochemical Impedance Spectroscopy

2012· article· en· W1996440889 sur OpenAlexaff
Farhana S. Saleh, E. Bradley Easton

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellDurabilityDegradation (telecommunications)Dielectric spectroscopyMaterials scienceCorrosionDissolutionCatalysisCarbon fibersChemical engineeringElectrochemistryFuel cellsChemistryComposite materialComputer scienceElectrodeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cost and durability are major challenges for the commercialization of proton exchange membrane (PEM) fuel cells. Accordingly, there remains a need to understand the degradation of fuel cell components to mitigate or eliminate such degradation. Carbon support corrosion and Pt dissolution/aggregation are considered as the major contributors to the degradation of the carbon-supported Pt/Pt alloy catalysts. In this paper, a simple but effective test protocol is proposed in order to accelerate the lifetime testing of PEM fuel cells. An EIS diagnostic protocol has been used along with the standard potential cycling protocol to evaluate the degradation resistance of two different carbon catalyst materials and structures within an insignificant time period. Here we demonstrate how changes in the EIS response are indicative of specific modes of degradation. Thus the addition of EIS testing to accelerated durability protocols is highly recommended for all those studying catalysts layer durability.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,688

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations85
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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