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Enregistrement W1999852846 · doi:10.1080/08927022.2012.690876

Theoretical investigation of the use of doped graphene as a membrane support for effective CO removal in hydrogen fuel cells

2012· article· en· W1999852846 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMolecular Simulation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraphenePlatinumCarbon monoxideMaterials scienceHydrogenInorganic chemistryCatalysisNickelMembraneAnodeMetalChemical engineeringDopantIridiumDopingNanotechnologyChemistryElectrodeMetallurgyOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon monoxide poisoning of the anode catalyst is currently a big problem facing the use of hydrogen fuel cells. This study uses density functional theory to model the interaction between a filter membrane and carbon monoxide to optimise the removal of CO from the H2 feed gas. The membranes studied are graphene/metal surfaces of nickel, platinum and iridium/gold over undoped or boron-, nitrogen- or oxygen-doped graphene. It was found that graphene doping improved the efficiency of the filter membrane in hydrogen fuel cells because addition of a dopant increases metal/graphene binding and causes metal/H2 binding to become negligible while only decreasing metal/CO binding slightly. Platinum and iridium/gold systems show slightly stronger binding to graphene and CO than nickel systems. However, nickel is a non-precious metal, so membranes produced with this active centre could lead to a reduction in the cost of fuel cell production by increasing the lifetime of the platinum anode catalyst.

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.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,278 · 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