EIS Study of Nickel Deposition in Borate–Sulfate Solutions
Notice bibliographique
Résumé
A physicochemical model for nickel deposition on a nickel rotating disk electrode is statistically fit to experimental electrochemical impedance spectroscopy (EIS) data obtained in borate–sulfate solutions containing 0.05, 0.1, and 0.2 M NiSO 4 over a range of electrode potentials and to steady-state polarization curves in the same solutions. The model accounts for the simultaneous evolution of hydrogen and for the adsorption–desorption of borate, as well as the transport of dissolved species to the electrode surface. The kinetic parameters are estimated by minimization of the sum-of-squares error between the model and measurements using a genetic algorithm. An analysis of the model provides supporting evidence that the first step of Ni(II) reduction controls the rate of deposition and that the Ni ( I ) ads intermediate is rapidly consumed by the second step of the reaction. Fitting the model to the experimental EIS spectra shows that the system is sensitive to certain kinetic parameters but is insensitive to others. Furthermore, it is not possible for the model to satisfactorily fit all of the EIS spectra with a unique set of kinetic parameters. By contrast, the model is shown to fit very well the steady-state polarization curves obtained at different NiSO 4 concentrations with a single set of parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».