Studies of Transition Metal Dissolution from Combinatorially Sputtered, Nanostructured Pt[sub 1−x]M[sub x] (M = Fe, Ni; 0<x<1) Electrocatalysts for PEM Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
The dissolution of Fe and Ni from (M = Fe, Ni; oxygen reduction electrocatalysts was studied under simulated operating conditions (low pH, 80°C) of proton exchange membrane (PEM) fuel cells. The alloys were prepared combinatorially by sputtering Pt and M (M = Fe, Ni) onto thin films of nanostructured whisker-like supports, and mapped over the entire composition range of the binary systems. For we observe the formation of randomly ordered substitutional solid solutions of and alloys. Electron microprobe measurements show that transition metals are removed from all compositions during acid treatment, but that the percentage removed increases with x, acid strength, and temperature. For small values of x no substantial changes in the lattice size are observed upon dissolution of Fe or Ni suggesting that the dissolved transition metals originate from the surface. However, for electrocatalysts with the lattice constant expands indicating that transition metals dissolve also from the bulk. X-ray photoelectron spectroscopy results show complete removal of surface Ni (Fe) after acid treatment at 80°C for all compositions. The results of the acid treatments compare well to the composition changes that occur when a or combinatorial catalyst library is used in an operating PEM fuel cell. © 2004 The Electrochemical Society. All rights reserved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».