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Enregistrement W2327264426 · doi:10.1149/1.3484511

Extraordinary Oxygen Reduction Activity of Pt<sub>3</sub>Ni<sub>7</sub>

2010· article· en· W2327264426 sur OpenAlexaff
Mark K. Debe, Andrew J. Steinbach, George D. Vernstrom, Susan M. Hendricks, Michael Kurkowski, Radoslav Atanasoski, Paul J. Kadera, David A. Stevens, Robert Sanderson, Eleizer Marvel, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesFuel Cell Technologies ProgramOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyU.S. Department of Energy
Mots-clésOxygen reductionAlloyCatalysisOxygenGrain sizeOxygen reduction reactionMaterials scienceComposition (language)Analytical Chemistry (journal)Specific activityElectrodeElectrochemistryCrystallographyChemistryMetallurgyPhysical chemistryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanostructured thin film catalysts (NSTF) with widely varying compositions of PtxMyNz (M, N = Ni, Co, Zr, Hf, Fe, Mn) have been evaluated for 0 &lt; x,y,z &lt; 1. The catalysts' activity for oxygen reduction (ORR) was measured in 50 cm2 fuel cell membrane electrode assemblies. PtxNiy was found to be unique in showing an extraordinarily sharp peak in ORR activity as a function of the as-made composition around x=3, y=7. This composition gave a corresponding fcc lattice parameter of 3.71 Angstroms and a grain size of 7.5 nm. Both surface area and specific activity increases contribute to the increased mass activity. The ORR mass activity of the Pt3Ni7 is 60% higher than for the NSTF standard Pt68Co29Mn3 alloy.

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)0,000
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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