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Enregistrement W2002843614 · doi:10.1021/jp072450k

Studying Reduction in Solid Oxide Fuel Cell Activity with Density Functional Theory− Effects of Hydrogen Sulfide Adsorption on Nickel Anode Surface

2007· article· en· W2002843614 sur OpenAlexaff
Natasha M. Galea, Eugene S. Kadantsev, Tom Ziegler

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionHydrogen sulfideSulfurDissociation (chemistry)ChemistryInorganic chemistryHydrogenNickelSulfideOxideNickel sulfideElectrochemistryPhysical chemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To gain insight into the degree by which sulfur-based contaminants poison the solid oxide fuel cell (SOFC) anode, we examine adsorption and dissociation of consecutive molecules of hydrogen sulfide on a nickel (111) surface. Preferred adsorption sites, energies, transition states, and kinetic barriers are calculated for the resulting species, *SH x ( x = 0 − 2) and *H. Systematically larger amounts of adsorbed sulfur (0, 25, 50, 75, 100%) are calculated to determine the most energetically favorable sulfur surface coverage. The removal of existing sulfur surface atoms is studied to probe the irreversibility of the hydrogen sulfide adsorption reaction. The extent of molecular hydrogen adsorption at increasing surface sulfur coverages allows us to conclude that the presence of even 25% surface sulfur can reduce molecular hydrogen adsorption on the surface by half. Concurring with experimental data, our research demonstrates equilibrium coverage of 50% adsorbed sulfur on the surface. Due to the considerable exothermic nature of the hydrogen sulfide adsorption and dissociation reaction, partial irreversibility of the reaction is exhibited. This irreversibility proves challenging during attempts to remove surface sulfur and regain the original electrochemical activity.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,505

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations33
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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