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Enregistrement W2317098509 · doi:10.1021/jp106814j

Nitrogen-Doped Carbon Nanotubes as Platinum Catalyst Supports for Oxygen Reduction Reaction in Proton Exchange Membrane Fuel Cells

2010· article· en· W2317098509 sur OpenAlexafffund
Drew Higgins, Doralice Meza, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCatalysisCarbon nanotubePlatinumProton exchange membrane fuel cellEthylenediamineNitrogenMaterials scienceInorganic chemistryNanoparticlePlatinum nanoparticlesChemical engineeringChemistryNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrogen-doped carbon nanotubes (N-CNTs) were utilized as platinum nanoparticle support materials, with the significant effect of the nitrogen precursor solution utilized N-CNT growth elucidated. N-CNTs synthesized from a nitrogen-rich ethylenediamine (ED) precursor solution (ED-CNTs) were found to have superior catalytic activity toward the oxygen reduction reaction (ORR) compared with N-CNTs grown from a precursor solution with relatively low nitrogen content pyridine (Py-CNTs). Significant increase in the nitrogen incorporation and edge plane exposure was observed for ED-CNTs. When utilized as platinum nanoparticle supports, Pt/ED-CNTs displayed significantly enhanced electrocatalytic activity toward the ORR when compared with Pt/Py-CNTs and nitrogen free Pt/CNTs, with the increase in performance being attributed to the distinct structural and electronic enhancements resulting from heterogeneous nitrogen doping. The performance of Pt/ED-CNTs as a cathodic catalyst for proton exchange membrane fuel cell operation was found to be significantly higher than that of Pt/CNT.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations184
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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