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Enregistrement W2015018686 · doi:10.1021/ma802456m

Membranes from Poly(aryl ether)-Based Ionomers Containing Randomly Distributed Nanoclusters of 6 or 12 Sulfonic Acid Groups

2009· article· en· W2015018686 sur OpenAlexaff
Shuanghong Tian, Yuezhong Meng, Allan S. Hay

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNafionSulfonic acidIonomerPolymerPolymer chemistryEtherCopolymerTransmission electron microscopyMaterials scienceNanoclustersConductivityMembraneArylChemical engineeringChemistryPhysical chemistryOrganic chemistryNanotechnologyComposite materialElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on the dependence of the properties on the morphologies of sulfonated polymers 3a and 3b (η inh = 0.65−1.18) with segments containing clusters of 6 and 12 sulfonic acid groups, respectively. The larger sulfonated clusters in polymers 3b resulted in higher proton conductivity and much better cell performance than polymers 3a . The highest power density of a fuel cell using 3a-1 (IEC = 1.16 mequiv/g) and Nafion 117 was 0.23 and 0.21 W/cm 2, respectively, at the effective work potential of 0.5 V, whereas that of 3b-1 (IEC = 1.16 mequiv/g) was 0.29 W/cm 2 at even higher effective work potential of 0.6 V. The morphological structure of 3a-1 and 3b-1 was investigated by transmission electron microscopy (TEM) and compared with that of Nafion. TEM images of 3a-1 and 3b-1 revealed a phase separation similar to that of Nafion, which may explain their higher proton conductivities compared to those of randomly sulfonated copolymers.

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 seuil0,936

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations116
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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