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Enregistrement W2325362958 · doi:10.1021/am4045103

A Comparative Study of Nano-SiO<sub>2</sub> and Nano-TiO<sub>2</sub> Fillers on Proton Conductivity and Dielectric Response of a Silicotungstic Acid–H<sub>3</sub>PO<sub>4</sub>–Poly(vinyl alcohol) Polymer Electrolyte

2013· article· en· W2325362958 sur OpenAlexafffund
Han Gao, Keryn Lian

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceDielectricElectrolyteConductivityProtonSilicotungstic acidNano-PolymerVinyl alcoholCapacitorAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringComposite materialPhysical chemistryOrganic chemistryChemistryOptoelectronicsElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of nano-SiO2 and nano-TiO2 fillers on a thin film silicotungstic acid (SiWA)-H3PO4-poly(vinyl alcohol) (PVA) proton conducting polymer electrolyte were studied and compared with respect to their proton conductivity, environmental stability, and dielectric properties, across a temperature range from 243 to 323 K. Three major effects of these fillers have been identified: (a) barrier effect; (b) intrinsic dielectric constant effect; and (c) water retention effect. Dielectric analyses were used to differentiate these effects on polymer electrolyte-enabled capacitors. Capacitor performance was correlated to electrolyte properties through dielectric constant and dielectric loss spectra. Using a single-ion approach, proton density and proton mobility of each polymer electrolyte were derived as a function of temperature. The results allow us to deconvolute the different contributions to proton conductivity in SiWA-H3PO4-PVA-based electrolytes, especially in terms of the effects of fillers on the dynamic equilibrium of free protons and protonated water in the electrolytes.

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 consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,004
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)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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