MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2082456379 · doi:10.1021/jp204141b

Molecular Simulation of Gas Adsorption, Diffusion, and Permeation in Hydrated Nafion Membranes

2011· article· en· W2082456379 sur OpenAlexaff
Shuai Ban, Cheng Huang, Xiao‐Zi Yuan, Haijiang Wang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensBC Innovation Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNafionPermeationAdsorptionMembraneChemistryDiffusionThermal diffusivitySolubilityGaseous diffusionChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyThermodynamicsOrganic chemistryPhysical chemistryElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular simulations were performed to characterize hydrated Nafion membranes in terms of gas adsorption, diffusion, and permeation. The experimental results validate the molecular model of Nafion with respect to material density, morphology, free volume, and water diffusivity. Nafion's adsorption property is examined in terms of the solubility and adsorption isotherms for gases, including H(2), O(2), and N(2). The adsorption capacity of hydrated Nafion is shown to be strong for O(2) and N(2) but not for H(2). Due to the dilution effect, N(2) is able to suppress the loading of O(2) and protect the fuel cell from fuel crossover. The dynamic behaviors of H(2) and O(2) are represented by self-diffusion coefficients, with the results showing that H(2) diffusion in Nafion membranes is nearly 1 order of magnitude faster than O(2) diffusion. The effects of water content and the concentration of adsorbed gases were verified, and a close correlation of Nafion free volume to gas transport properties was revealed. On the basis of the solution-diffusion mechanism, the permeabilities of H(2) and O(2) in hydrated Nafion membranes are calculated and compared with corresponding experiments, and the permeability of H(2) is found to be approximately twice that of O(2).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations83
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Physical Chemistry BMême sujetFuel Cells and Related MaterialsTravaux en français237 207