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Enregistrement W2266182306 · doi:10.14447/jnmes.v15i4.47

Hydrogen Generation of Al-La-Bi Alloy in Aqueous Inorganic Salt Solutions

2012· article· en· W2266182306 sur OpenAlexvenueno aff
Jianbo Liu, Lei Tang, Chao Li, Bin Tang, Xia Xiao, Hu Xing, Meiqiang Fan

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlloyHydrogen productionGalvanic cellScanning electron microscopeAqueous solutionMaterials scienceHydrogenChemical engineeringHydrolysisSalt (chemistry)CathodeMolten saltInorganic chemistryMetallurgyNuclear chemistryChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for obtaining hydrogen from Al-La-Bi alloy in different solutions was investigated for the production of inexpensive, pure, and safe hydrogen for micro-fuel cells. The hydrogen generation amount and rate could be regulated by changing composition design or salt solutions. Combined with X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM) and hydrogen generation experiments, the hydrolysis byproduct La(OH)3 and inorganic salt solution stimulated the hydrolysis reaction of Al-La-Bi alloy and water, which was mostly based on micro galvanic cell between Al and Bi in the previous work. Increasing La content led to decrease particle size in the milling process which led to large special surface area and contact area of aluminum and water. Using inorganic salt solution such as Na2SnO3 solution might produce metal Sn which covered on Al surface and functioned as a cathode of a micro galvanic cell. The Al-13 wt%La-10 wt%Bi alloy yielded 1113 ml/g hydrogen with 100 % efficiency with 60 min at 343 K.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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