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Enregistrement W2021670843 · doi:10.1002/cctc.201403026

Graphene‐Supported Substoichiometric Sodium Tantalate as a Methanol‐Tolerant, Non‐Noble‐Metal Catalyst for the Electroreduction of Oxygen

2015· article· en· W2021670843 sur OpenAlexaff
David Sebastián, Vincenzo Baglio, Shuhui Sun, Ana C. Tavares, A.S. Aricò

Notice bibliographique

RevueChemCatChem · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethanolCatalysisElectrocatalystGrapheneMaterials scienceInorganic chemistryOxideTantalateTantalumNoble metalThermal stabilityChemical engineeringChemistryElectrochemistryNanotechnologyOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For the oxygen reduction reaction (ORR) in acidic medium, a good combination of an active and stable catalyst highly dispersed on a conductive and durable support is required. Moreover, for direct methanol fuel‐cell applications, a suitable tolerance to methanol poisoning is also necessary. In this communication, we report on a new graphene‐supported sodium tantalate (Na2Ta8O21−x) electrocatalyst obtained at high temperature and characterized by significant substoichiometry. The synthesis includes the precipitation of tantalum oxide on a high surface area graphene and subsequent thermal treatment at 900 °C. A novel sodium tantalate phase with oxygen vacancies is thereafter obtained. This catalyst formulation shows promising activity towards the ORR especially in the presence of a high methanol concentration, as evidenced by a high tolerance to methanol poisoning. Accelerated stress tests and chemical leaching experiments also show the remarkable stability of the catalyst. This material presents good perspectives for application in cost‐effective fuel cells.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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