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Enregistrement W2333779117 · doi:10.1149/1.3502342

Nanoporous Carbon-Supported Fe/Co-N Electrocatalyst for Oxygen Reduction Reaction in PEM Fuel Cells

2010· article· en· W2333779117 sur OpenAlexafffund
Ja‐Yeon Choi, Ryan Hsu, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrocatalystProton exchange membrane fuel cellNanoporousCatalysisCarbon blackCarbon fibersOxygenChemical engineeringSelectivityInorganic chemistryMaterials scienceChemistryElectrodeComposite numberElectrochemistryNanotechnologyOrganic chemistryComposite materialPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a substitute for high-cost platinum based catalysts, nonprecious catalysts for the oxygen reduction reaction were synthesized by deposition of Fe/Co-N composite onto two different nanoporous carbon supports, Ketjen Black EC300J and EC600JD, using ethylenediamine as a nitrogen precursor. Rotating ring disk electrode measurements were used to investigate the ORR activity, and the results obtained from EC600JD based catalyst, showed improved onset and half-wave potentials and superior selectivity than that of the EC300J. Similarly, the catalyst showed good performance in the hydrogen-oxygen PEMFC, being able to produce 0.37 A/cm2 with a maximum power density of 0.44 W/cm2 at a cell voltage of 0.6 V. A fuel cell life test at a voltage of 0.40 V demonstrated promising stability up to 100 h. These results suggest that a higher pore volume and surface area of the carbon support could lead to higher nitrogen content, providing more active sites for ORR.

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 enseignants0,042
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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'admission2
Résumé présentoui

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