MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2164255560 · doi:10.1002/cphc.201300637

Composite Polymer Electrolytes for Fuel Cell Applications: Filler‐Induced Effect on Water Sorption and Transport Properties

2013· article· en· W2164255560 sur OpenAlexaff
Barbara Mecheri, V. Di Felice, Alessandra D’Epifanio, Ana C. Tavares, Silvia Licoccia

Notice bibliographique

RevueChemPhysChem · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolysulfoneNafionSorptionDielectric spectroscopyChemical engineeringElectrolyteProton exchange membrane fuel cellMaterials scienceConductivityWater transportMembraneDifferential scanning calorimetryProton transportComposite materialElectrochemistryChemistryPolymerOrganic chemistryAdsorptionElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nafion- and sulfonated polysulfone (SPS)- based composite membranes were prepared by incorporation of SnO2 nanoparticles in a wide range of loading (0${ \div }$35 wt. %). The composites were investigated by differential scanning calorimetry, dynamic vapor sorption and electrochemical impedance spectroscopy to study the filler effect on water sorption, water mobility, and proton conductivity. A detrimental effect of the filler was observed on water mobility and proton conductivity of Nafion-based membranes. An increase in water mobility and proton conductivity was instead observed in SPS-based samples, particularly at low hydration degree. Analysis of the water sorption isotherms and states of water revealed that the presence of SnO2 in SPS enhances interconnectivity of hydrophilic domains, while not affecting the Nafion microstructure. These results enable the design of suitable electrolyte materials that operate in proton exchange membrane fuel cell conditions.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,481

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 savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemPhysChemMême sujetFuel Cells and Related MaterialsTravaux en français237 207