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Enregistrement W2315095764 · doi:10.1149/1.3635596

STXM Study of the Ionomer Distribution in the PEM Fuel Cell Catalyst Layers

2011· article· en· W2315095764 sur OpenAlexaff
Darija Susac, Viatcheslav Berejnov, Adam P. Hitchcock, Jürgen Stumper

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityAutomotive Fuel Cell Cooperation (Canada)
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesU.S. Department of Energy
Mots-clésIonomerCatalysisProton exchange membrane fuel cellLayer (electronics)Materials scienceCarbon fibersChemical engineeringMembraneAnalytical Chemistry (journal)ChemistryNanotechnologyComposite materialChromatographyOrganic chemistryComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method of imaging ionomer in the catalyst layer (CL) of the catalyst coated membrane (CCM) in the proton exchange membrane (PEM) fuel cell was developed using scanning transmission X-ray microscopy (STXM). Component maps for ionomer in CL relative to the catalyst/carbon-support were obtained from STXM images at a few specifically pre-defined energies in the C 1s (on/off a peak characteristic for carbon support in the catalyst layer) and F 1s edges (on/off a peak characteristic for the fluorine in the ionomer). Comparing the different approaches, an optimized strategy to study the spatial distributions of chemical components in the catalyst layer was determined. C 1s multi-energy imaging was most informative for mapping all components of the carbon catalyst support. The F 1s maps offer a rapid and powerful way for visualization of ionomer in the catalyst layer.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations45
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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