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Enregistrement W2144150682 · doi:10.1149/05801.0473ecst

STXM Characterization of Nanostructured Thin Film Anode Before and After Start-Up Shutdown and Reversal Tests

2013· article· en· W2144150682 sur OpenAlexaff
Vincent Lee, Darija Susac, Sumit Kundu, Viatcheslav Berejnov, Radoslav Atanasoski, Adam P. Hitchcock, Jürgen Stumper

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensAutomotive Fuel Cell Cooperation (Canada)McMaster University
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National Laboratory
Mots-clésAnodeMaterials sciencePerylenePenetration (warfare)SynchrotronCharacterization (materials science)MicroscopyThin filmProton exchange membrane fuel cellChemical engineeringCatalysisNanotechnologyElectrodeOpticsChemistryMoleculeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanostructured thin film (NSTF) catalysts are promising for proton exchange membrane fuel cell applications. We have used synchrotron based scanning transmission soft X-ray microscopy (STXM) to evaluate composition and structure of NSTF anodes prepared by decaling and the changes that occur after start-up shut-down and reversal testing. We find the metal decorated perylene red support material is mechanically compressed, so that there is very little penetration of the catalyst into the membrane. Such a structure exhibits little or no chemical modification upon generating the PEM-FC structure. In contrast, after the testing there is essentially no perylene red material detected. However, there is no evidence that the loss of the perylene red support affects the catalytic properties of the anode NSTF structure.

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 enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,778

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,185
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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