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Enregistrement W2285302094 · doi:10.1149/ma2015-02/37/1317

Nafion Nanothin Films

2015· article· en· W2285302094 sur OpenAlexaff
Kunal Karan

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonomerThin filmNafionMaterials scienceGrazing-incidence small-angle scatteringChemical engineeringNanostructureWettingPolymerNanotechnologyComposite materialScatteringCopolymerChemistryOpticsElectrochemistryPhysical chemistrySmall-angle neutron scattering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the conventional catalyst layer of polymer electrolyte fuel cells, the ionomer (e.g. Nafion) exists as an ultra-thin film (4-10 nm thick) coating the Pt/C catalyst aggregates. Recent studies [1-12], including those from our group, have begun to investigate the properties and structure of such thin ionomer films. Thickness-dependent properties including proton conduction (7, 11), wettability of free-surface(5), water uptake (2, 6) and water diffusivity (9) of such ultra-thin ionomer films have been observed. The influence of substrate and processing method has also been observed (12). A number of the properties of the thin ionomer films differ significantly from the much thicker counterpart, i.e. the free film or bulk ionomer membrane. The nanostructure of these films are less understood. And, although indirect methods such as x-ray reflectivity (1) and grazing incidence (2) small angle x-ray scattering (GISAXS) have been employed a clear picture of the nanostructure of these thin films has not emerged. The presentation will summarize the current understanding of ionomer thin film structure and properties. Results of recent and ongoing work on direct imaging of thin Nafion films to probe the nano-features of the phase-segregated morphology will be presented. Results of thermal behavior of thin films investigated using in-situ thermal ellipsometry will also be presented. Reference: A. Dura et al., Macromolecules 42 (2009), 4769-4774. M.A. Modestino et al., Macromolecules 2013, 46 (3), pp 867–873, 2013 M. Bass et al., Macromolecules 44 (2011), 2893–2899. Dishari, K. S.; Hickner, A. M. ACS Macro Lett., 1 (2012), 291-295. D.K Paul et al., Macromolecules, 46 (2013), 3461–3475 A. Kongkanand J. Phys. Chem. C, 115 (2011) 11318–11325. D.K. Paul, D. K Electrochem. Comm., 13 (2011), 774-777. A. Modestino et al., Macromolecules, 45 (2012), 4681–4688. S.A. Eastman, Macromolecules, 45 (2012), 7920−7930. D.K. Paul and K. Karan J. Phys. Chem. C, 118 (2014), 1828–1835. D.K. Paul et al., J. Electrochem. Soc., 161 (2014), F1395-F1402 A. Kusoglu et al Adv. Funct. Mater. 2014, 24 (30), 4763-4774

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2015
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Résumé présentoui

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