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Enregistrement W2345087131 · doi:10.1149/2.1111607jes

Analysis of Inkjet Printed PEFC Electrodes with Varying Platinum Loading

2016· article· en· W2345087131 sur OpenAlexafffund
Shantanu Shukla, David Stanier, Madhu Sudan Saha, Jürgen Stumper, Marc Secanell

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensAutomotive Fuel Cell Cooperation (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaCanada School of Energy and EnvironmentNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnergy Foundation
Mots-clésTafel equationElectrodePlatinumOxygenElectrochemistryMaterials scienceRelative humidityPartial pressureLimiting currentOxygen transportHumidityAnalytical Chemistry (journal)Drop (telecommunication)ChemistryComposite materialThermodynamicsElectrical engineeringCatalysisChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PEFC electrodes manufactured using inkjet printing are investigated. Cell performance, Tafel slope, reaction order and local oxygen transport resistance of electrodes with varying Pt loadings of 0.014 to 0.113 mg/cm 2 are studied in order to understand the nonlinear relationship between loading and performance. The performance increase with Pt loading was substantially reduced above Pt loadings of 0.08 mg/cm 2 . Electrochemical active area of the electrodes decreased from 66.4 to 40.4 m 2 /g as the Pt loading increased from 0.026 to 0.113 mg/cm 2 . Below the transition voltage of 0.8 V iRfree , the Tafel slope was found to be a function of the Pt loading and oxygen partial pressure. The kinetic performance dependence on was quantified by measuring the total reaction order. Oxygen transport resistance evaluated from limiting current experiments revealed its dependence on the inlet relative humidity of the reactants. The local oxygen transport resistance was found to drop from 5.93 ± 3.16 s/cm to 3.43 ± 1.67 s/cm as the humidity increased from 50% to 90%.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations91
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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