New Ir-V-W Electro-Catalyst Exceeding Pt for the Anode of Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
Very active catalysts 40%Ir-10%V-3%W/C and 40%Ir-10%V-10%W/C, as a novel suitable anode catalyst in PEMFCs, have been synthesized by an ethylene glycol reduction method. The nanostructured catalysts have been characterized by X-ray diffraction (XRD) and high-resolution transmission electron microscopy (TEM). Ir nanoparticles, after modification with V and further with W, show a narrow particle size distribution centered at 2 nm, and are uniformly dispersed on Vulcan XC-72. Investigation of the catalytic activity by means of linear sweep voltammetry (LSV) employing a rotating disk electrode (RDE) has revealed that 40%Ir-10%V-3%W/C catalyst exhibited very high electrocatalytic activity in terms of hydrogen oxidation reaction (HOR). About 76% higher current density was obtained for 40%Ir-10%V-3%W/C compared to that of 40%Pt/C except for 320% higher current density compared to that of the pure 40%Ir/C at 0.1 V versus RHE. The performance of a membrane electrode assembly (MEA) prepared with the 40%Ir-10%V-3%W/C as the anode catalyst generated a maximum power density of 625.9mW cm-2 at 0.59 V and 70 oC, which is 32% higher than that of commercial available 40%Pt/C.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».