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Enregistrement W2033718958 · doi:10.1039/c3ta13457a

Borohydride-tolerant oxygen electroreduction catalyst for mixed-reactant Swiss-roll direct borohydride fuel cells

2013· article· en· W2033718958 sur OpenAlexaff
Alexey Serov, Amin Aziznia, Pooya Hosseini Benhangi, Kateryna Artyushkova, Plamen Atanassov, Előd Gyenge

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry A · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorohydrideAnodeCatalysisCathodeOpen-circuit voltageOxygenChemistryPower densityChemical engineeringMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryElectrodeVoltageElectrical engineeringPhysical chemistryOrganic chemistryPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel and highly active Fe–aminoantipyrine (Fe–AAPyr) catalyst for oxygen reduction reaction (ORR) in alkaline media was synthesized by the modified sacrificial support method (SSM) and investigated in an innovative Swiss-roll mixed-reactant alkaline fuel cell architecture. The prepared Fe–AAPyr cathode showed excellent shorter-term (up to 200 min) durability and tolerance to electrooxidation of NaBH4. The Swiss-roll mixed-reactant Direct Borohydride Fuel Cell (DBFC) equipped with a Pt 3D anode and Fe–AAPyr gas-diffusion cathode produced an open circuit voltage and peak power density of 0.97 V and 137 mW cm−2 respectively at 45 °C and ambient pressure. These values are among the highest open circuit voltages and peak power densities reported for any mixed-reactant low temperature fuel cell and conventional dual chamber DBFCs.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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.

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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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