Fe-Based Catalysts for Oxygen Reduction in PEMFCs
Notice bibliographique
Résumé
Fe-based catalysts for the oxygen reduction reaction (ORR) in polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFCs) have been prepared with commercial and developmental carbon black powders containing initially between 0 and 0.8 atom % of nitrogen. The catalysts were obtained by adsorbing 0.2 wt % Fe from iron acetate on each carbon support, which is then pyrolyzed at 900°C for 1 h in a mixture. Under these conditions, N contents from 0 to 2.3 atom % are measured at the surface of the catalysts and increased N content leads to increased activity for the ORR. The N content correlates with the weight loss of the carbon support due to a reaction with during pyrolysis. It was found that reacts mainly with the disorganized carbon, leaving nitrogen at the surface of the support. The larger the amount of disorganized carbon in the pristine carbon black, the better the activity for ORR of the resulting catalyst. The most active non-noble catalyst was tested in fuel cells, where it was found that its specific activity (in A per of electrode) is still about two orders of magnitude below the target of a non-noble catalyst for automotive applications . However, such catalysts could already compete with Pt in, e.g., methanol fuel cells because they are ORR-selective.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».