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Enregistrement W2071663982 · doi:10.1021/jp060372f

Impact of Porous Electrode Properties on the Electrochemical Transfer Coefficient

2006· article· en· W2071663982 sur OpenAlexaff
Jeff N. Soderberg, Anne C. Co, Aislinn H. C. Sirk, Viola Birss

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTafel equationOverpotentialExchange current densityElectrochemistryCharge transfer coefficientElectrodePorosityChemistryThermodynamicsMaterials sciencePhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rate of an activation-controlled electrochemical reaction is determined by two key parameters, the exchange current density, io, and the transfer coefficient, alpha, which is inversely related to the Tafel slope. Assuming that the symmetry factor, beta, is 0.5, the minimum alpha value should be 0.5 for all standard reaction mechanisms, with alpha values larger than this indicating a better electrocatalytic mechanism. The primary goal of this paper is to better understand why alpha values of < 0.5 are often observed experimentally, with specific examples given for the oxygen reduction reaction. These low alpha values cannot be explained by adsorption behavior, but they can result when reactions occur within a porous electrode structure. Consistent with past literature related to Tafel slope predictions, we show that long and narrow pores, a low ionic or electronic conductivity of the electrode layer, and a high io value can cause alpha to be < 0.5, most typically 0.25. However, alpha values between 0.25 and 0.5 are also encountered in practice. We show here that such alpha values can be obtained for reactions occurring at porous films that have nonuniform properties. We also show that the overpotential range over which alpha changes from 0.5 to 0.25 can be quite broad, especially at high temperatures, and thus can be misinterpreted as a true Tafel region with a transfer coefficient between 0.25 and 0.5.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations184
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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