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Enregistrement W2334940238 · doi:10.1021/jp405923n

Synthesis and Electrochemical Study of Pd-Based Trimetallic Nanoparticles for Enhanced Hydrogen Storage

2013· article· en· W2334940238 sur OpenAlexaff
Cassandra K. Ostrom, Aicheng Chen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen storagePhysisorptionHydrogenInorganic chemistryCryo-adsorptionCatalysisChronoamperometryActivated carbonChemisorptionElectrochemistryHydrogen spilloverCyclic voltammetryChemistryDesorptionDissociation (chemistry)Materials scienceAdsorptionOrganic chemistryElectrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The success of acceptable hydrogen storage capacities on high surface area carbon materials at ambient temperature requires the combination of both physisorption and chemisorption. Despite the sole reliance on physisorption for hydrogen uptake in carbon, the dispersal of transition metal catalysts on carbon materials significantly enhances hydrogen uptake at ambient temperatures, via the process of hydrogen spillover. In the present study, hydrogen electrosorption onto activated carbon materials modified with different trimetallic dissociation catalysts (Pd–Ag–Cd) was investigated in an acidic medium using cyclic voltammetry and chronoamperometry. A significant synergistic effect on hydrogen storage was observed, which could be attributed to the electrochemical reduction of hydrogen ions initially at the Pd-based nanoparticles and the hydrogen surface diffusion subsequently to the activated carbon. Utilizing electrochemical methods, the optimized composition of the Pd–Ag–Cd alloys was determined to be Pd 80 Ag 10 Cd 10, with the highest hydrogen sorption capacity at a hydrogen desorption charge of 18.49 C/cm 2 ·mg. With increased kinetics and a decrease in the phase transition, the significant enhancement of hydrogen sorption, in comparison to the Pd–Ag and Pd–Cd bimetallic alloys, was further demonstrated, making Pd–Ag–Cd catalysts attractive for use as hydrogen dissociation catalysts for applications in both hydrogen purification and storage.

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 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 seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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