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Enregistrement W2324389699 · doi:10.1149/1.3484579

Properties of Melt-Extruded vs. Solution-Cast Proton Exchange Membranes Based on PFSA Nanocomposites

2010· article· en· W2324389699 sur OpenAlexaff
Asmae Mokrini, Nathalie Raymond, Karine Théberge, Lucie Robitaille, Carmen del Río, M. C. Ojeda, P. G. Escribano, José Luis Acosta

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneMaterials scienceCastingSepioliteRelative humidityFiller (materials)Composite numberComposite materialNanocompositeConductivityExtrusionChemical engineeringVolume (thermodynamics)Mesoporous materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the relationships between structure/morphology and properties of series of composite proton exchange membranes prepared using two processing techniques; solution-casting and melt-extrusion. Three families of inorganic fillers with different aspect ratios and specific areas have been used; spherical 60nm SiO2 nanoparticles, fiber-like sepiolite clay, and non-structured mesoporous silica. The results show that composite PEMs present in general higher water uptake than reference membranes; water uptake increases with the specific area of the filler, and translate to lower volume change and higher dimensional stability for the fillers with low specific area. Solution cast membranes show in general higher water uptake than extruded ones that translates to lower volume change and higher dimensional stability of extruded PEMs. Finally conductivity results show that at high levels of hydration, solution-cast membranes have in general higher conductivities than extruded samples, while at high temperature and reduced relative humidity conditions, melt extruded samples show higher conductivities.

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 seuil0,002

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 savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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