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Enregistrement W2158063324 · doi:10.1149/1.2784185

Hydrogen Peroxide as an Oxidant for Microfluidic Fuel Cells

2007· article· en· W2158063324 sur OpenAlexafffund
Erik Kjeang, Alexandre G. Brolo, David A. Harrington, Ned Djilali, David Sinton

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesUniversity of Victoria
Mots-clésHydrogen peroxideProton exchange membrane fuel cellHydrogenChemical engineeringCathodeMaterials scienceOxygenChemistryLimiting currentElectrodeFuel cellsElectrochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate a microfluidic fuel cell incorporating hydrogen peroxide oxidant. Hydrogen peroxide is available at high concentrations, is highly soluble and exhibits a high standard reduction potential. It also enables fuel cell operation where natural convection of air is limited or anaerobic conditions prevail, as in submersible and space applications. As fuel cell performance critically depends on both electrode and channel architecture, several different prototype cells are developed and results are compared. High-surface area electrodeposited platinum and palladium electrodes are evaluated both ex situ and in situ for the combination of direct reduction and oxygen reduction via the decomposition reaction. Oxygen gas bubbles produced at the fuel cell cathode introduce an unsteady two-phase flow component that, if not controlled, can perturb the co-laminar flow interface and reduce fuel cell performance. A grooved channel design is developed here that restricts gas bubble growth and transport to the vicinity of the cathodic active sites, enhancing the rate of oxygen reduction, and limiting crossover effects. The proof-of-concept microfluidic fuel cell produced power densities up to and a maximum current density of , when operated on oxidant together with formic acid-based fuel at room temperature.

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)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations138
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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