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Enregistrement W2346718461 · doi:10.14447/jnmes.v15i3.69

A Kinetic-Mechanistic Study of The Hydrogen Evolution Reaction in Sulfuric Acid Solutions with Different Electrode Materials

2012· article· en· W2346718461 sur OpenAlexvenueno aff
J.C. Fuentes-Aceituno, G.T. Lapidus

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTafel equationCopperSulfuric acidInorganic chemistryOverpotentialChemistryHydrogenElectrocatalystElectrochemistryCharge transfer coefficientCatalysisPhysical chemistryElectrodeCyclic voltammetryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hydrogen evolution reaction (HER) has been studied extensively due to the potential application of molecular hydrogen H2as a green fuel. Recently this particular reaction attracted the attention of several electrometallurgical researchers because of another promising application, in which the monoatomic hydrogen species H· (intermediate product of HER) is employed as a reducing agent for copper-sulfide minerals. Consequently, knowledge about the kinetics, mechanisms and rate determining step (rds) of HER in sulfuric acid solutions employing aluminum, copper, Inconel® or glassy carbon(GC) cathodes is necessary to determine the under and overpotential domains where H2 and H· can be generated in a selective manner. Analyses of Tafel plots and the charge transfer coefficients, revealed two electrical potential zones for copper, Inconel and GC, where the monoatomic hydrogen can be recombined chemically or electrochemically to H2 as the rds. On the other hand, with aluminum, only the electrochemical recombination to H2 occurs as the rds. A catalytic effect on the hydrogen recombination reaction was also found when ferrous ion is contained in the solution. Finally, it was determined that aluminum is the most efficient electrocatalyst for producing H· and H2, followed by inconel, copper and GC.

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 seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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