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Enregistrement W2315531681 · doi:10.1021/am300002j

Mesoporous Nanostructured Nb-Doped Titanium Dioxide Microsphere Catalyst Supports for PEM Fuel Cell Electrodes

2012· article· en· W2315531681 sur OpenAlexaff
Laure Chevallier, Alexander Bauer, Sara Cavalière, Rob Hui, Jacques Rozière, Deborah J. Jones

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensBC Innovation Council
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésMaterials scienceMesoporous materialProton exchange membrane fuel cellElectrocatalystChemical engineeringCyclic voltammetryElectrolyteCathodeElectrochemistryTitanium dioxideCatalysisElectrodeInorganic chemistryComposite materialFuel cellsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crystalline microspheres of Nb-doped TiO(2) with a high specific surface area were synthesized using a templating method exploiting ionic interactions between nascent inorganic components and an ionomer template. The microspheres exhibit a porosity gradient, with a meso-macroporous kernel, and a mesoporous shell. The material has been investigated as cathode electrocatalyst support for polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cells. A uniform dispersion of Pt particles on the Nb-doped TiO(2) support was obtained using a microwave method, and the electrochemical properties assessed by cyclic voltammetry. Nb-TiO(2) supported Pt demonstrated very high stability, as after 1000 voltammetric cycles, 85% of the electroactive Pt area remained compared to 47% in the case of commercial Pt on carbon. For the oxygen reduction reaction (ORR), which takes place at the cathode, the highest stability was again obtained with the Nb-doped titania-based material even though the mass activity calculated at 0.9 V vs RHE was slightly lower. The microspherical structured and mesoporous Nb-doped TiO(2) is an alternative support to carbon for PEM fuel cells.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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.

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

Citations81
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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