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Enregistrement W2138829399 · doi:10.1149/1.3328495

EIS Study of Nickel Deposition in Borate–Sulfate Solutions

2010· article· en· W2138829399 sur OpenAlexaff
Jorge Vázquez-Arenas, Mark Pritzker

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNickelDielectric spectroscopyChemistryElectrodePolarization (electrochemistry)Analytical Chemistry (journal)SulfateBoronElectrochemistryDesorptionRotating disk electrodeKinetic energyDeposition (geology)Inorganic chemistryAdsorptionCyclic voltammetryPhysical chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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 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 concentrations with a single set of parameters.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations21
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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