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Enregistrement W2030859627 · doi:10.1021/jp0519870

Microwave Synthesis of Polymer-Embedded Pt−Ru Catalyst for Direct Methanol Fuel Cell

2005· article· en· W2030859627 sur OpenAlexaff
Farid Bensebaa, Abdiaziz A. Farah, Dashan Wang, Christina Bock, Xiaomei Du, Judy Kung, Y. Le Page

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueConducting polymers and applications
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceChemical engineeringPolymerNanoparticleCatalysisDispersityMethanolDirect methanol fuel cellRutheniumCrystalliteNanotechnologyPolymer chemistryOrganic chemistryAnodeChemistryComposite materialElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Platinum-ruthenium nanoparticles stabilized within a conductive polymer matrix are prepared using microwave heating. Polypyrrole di(2-ethylhexyl) sulfosuccinate, or PPyDEHS, has been chosen for its known electrical conductivity, thermal stability, and solubility in polar organic solvents. A scalable and quick two-step process is proposed to fabricate alloyed nanoparticles dispersed in PPyDEHS. First a mixture of PPyDEHS and metallic precursors is heated in a microwave under reflux conditions. Then the nanoparticles are extracted by centrifugation. Physical characterization by TEM shows that crystalline and monodisperse alloyed nanoparticles with an average size of 2.8 nm are obtained. Diffraction data show that crystallite size is around 2.0 nm. Methanol electro-oxidation data allow us to propose these novel materials as potential candidates for direct methanol fuel cells (DMFC) application. The observed decrease in sulfur content in the polymer upon incorporation of PtRu nanoparticles may have adversely affected the measured catalytic activity by decreasing the conductivity of PPyDEHS. Higher concentration of polymer leads to lower catalyst activity. Design and synthesis of novel conductive polymers is needed at this point to enhance the catalytic properties of these hybrid materials.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations125
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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