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Enregistrement W2079420669 · doi:10.1021/la9044072

Hydrogen Electrosorption into Pd−Cd Nanostructures

2010· article· en· W2079420669 sur OpenAlexaff
Brian D. Adams, Cassandra K. Ostrom, Aicheng Chen

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanostructureHydrogenNanotechnologyMaterials scienceChemistryChemical engineeringOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen-absorbing materials are crucial for both the purification and storage of hydrogen. Pd and Pd-based alloys have been studied extensively for their use as both hydrogen dissociation catalysts and hydrogen selective membrane materials. It is known that incorporating metal atoms of different sizes into the Pd lattice has a major impact on the hydrogen absorption process. In this paper, hydrogen electrosorption into nanostructured Pd-Cd alloys has been studied for different compositions of Cd that varied from 0 to 15 at. %. The low cost of Cd makes it an attractive material to combine with Pd for hydrogen sorption. A combination of chronoamperometry and cyclic voltammetric experiments was used to determine the ratio of the H/(Pd + Cd) and the kinetics of hydrogen sorption into these Pd-Cd alloys at different potentials. It was found that the maximum H/(Pd + Cd) value was 0.66 for pure Pd, and this decreased with increasing the amount of Cd. Also, the alpha (solid solution) to beta phase (metal hydride) hydrogen transition was determined to be the slowest step in the absorption process and was practically eliminated when an optimum amount of Cd atoms was doped (i.e., Pd-Cd(15%)). With increasing the amount of Cd, more hydrogen was absorbed into the Pd-Cd nanostructures at the higher potentials (the alpha phase region). The faster kinetics, along with the decrease in the phase transition of hydrogen sorption into the Pd-Cd nanostructures when compared to pure Pd, makes the Pd-Cd nanostructures attractive for use as a hydrogen dissociation catalytic capping layer for other metal hydrides or as a hydrogen selective membrane.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,397

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations41
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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