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Enregistrement W2006953628 · doi:10.1149/1.2981877

Enhancing the Performance of Non-noble Metal Catalysts for the Reduction of O2 in PEM Fuel Cells: is the Adsorption of Iron the Limiting Factor for Increasing the Site Density of the Catalysts?

2008· article· en· W2006953628 sur OpenAlexfundno aff
Juan Herranz, Michel Lefèvre, Jean‐Pol Dodelet

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeneral Motors of Canada
Mots-clésAdsorptionMicroporous materialPoint of zero chargeCatalysisInorganic chemistryCarbon fibersChemistryMetalOxygenNoble metalNitrogenMaterials sciencePhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adsorption of iron II acetate over two microporous carbon blacks of different surface properties was studied in order to determine if this factor limits the activity of Fe/N/C catalysts for ORR made with these carbon supports. Whereas one of these carbons only had oxygen-derived functionalities over its surface, the other one contained both oxygen and nitrogen bearing functionalities. Their points of zero charge (PZC) were first determined to be 3.9 and 8.8, respectively. Adsorption curves showing the evolution of the metallic uptake with the pH revealed that both carbon supports are able to adsorb 100% of the positive Fe ions in solution at pH>4, and this up to 0.8 wt% Fe. Therefore, the adsorption of iron is not the factor responsible for the limited site density of Fe/N/C catalysts having a Fe content {less than or equal to} 0.8 wt% loaded either by adsorption or by wet-impregnation of the carbon supports.

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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,326

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2008
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Résumé présentoui

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