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Enregistrement W2057331852 · doi:10.1021/cm402853k

Observation of TiH<sub>5</sub> and TiH<sub>7</sub> in Bulk-Phase TiH<sub>3</sub> Gels for Kubas-Type Hydrogen Storage

2013· article· en· W2057331852 sur OpenAlexaff
Tuan K.A. Hoang, Leah Morris, Daniel Reed, David Book, Michel L. Trudeau, David M. Antonelli

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésHydrogen storageHydrideHomolepticHydrogenMaterials scienceBinding energyMicroporous materialChemisorptionRaman spectroscopyCrystallographyMetalChemical engineeringPhysical chemistryChemical physicsInorganic chemistryChemistryAdsorptionOrganic chemistryMetallurgyAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lack of an efficient hydrogen storage material has so far hindered the implementation of hydrogen as an energy vector, that is, a substance that allows the transfer through space and time of a certain quantity of energy from its original source. This work presents porous Ti(III) hydride gels as a promising new hydrogen storage material, exploiting the first example of a solid-state homoleptic metal hydride that binds further H 2 ligands using the Kubas interaction. These materials use bridging hydride ligands as an ultralightweight structural feature to support a microporous network of Ti binding sites for molecular H 2 chemisorption. High-pressure Raman spectroscopy confirmed the first evidence of TiH 5 and TiH 7 species, in some ways analogous to hypervalent MH 5 and MH 7 (M = Si, Ge, Sn) species. The material with the highest capacity has an excess reversible storage of 3.49 wt % at 140 bar and 298 K without saturation, corresponding to a volumetric density of 44.3 kg/m 3, comparable to the DOE 2017 volumetric system goal of 40 kgH 2 /m 3 . However, extrapolations show that the phase-pure material is capable of binding at least 6 wt % hydrogen reversibly at room temperature.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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