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Enregistrement W2412300736 · doi:10.1002/cssc.201600351

Electrochemically Produced Graphene for Microporous Layers in Fuel Cells

2016· article· en· W2412300736 sur OpenAlexafffund
Amin Taheri Najafabadi, Magrieta Jeanette Leeuwner, David P. Wilkinson, Előd Gyenge

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology KharagpurMitacsU.S. Department of Energy
Mots-clésMicroporous materialGrapheneMaterials scienceOverpotentialChemical engineeringCathodeComposite numberCarbon blackOhmic contactCarbon nanotubeNanotechnologyElectrochemistryComposite materialChemistryLayer (electronics)Electrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The microporous layer (MPL) is a key cathodic component in proton exchange membrane fuel cells owing to its beneficial influence on two-phase mass transfer. However, its performance is highly dependent on material properties such as morphology, porous structure, and electrical resistance. To improve water management and performance, electrochemically exfoliated graphene (EGN) microsheets are considered as an alternative to the conventional carbon black (CB) MPLs. The EGN-based MPLs decrease the kinetic overpotential and the Ohmic potential loss, whereas the addition of CB to form a composite EGN+CB MPL improves the mass-transport limiting current density drastically. This is reflected by increases of approximately 30 and 70 % in peak power densities at 100 % relative humidity (RH) compared with those for CB- and EGN-only MPLs, respectively. The composite EGN+CB MPL also retains the superior performance at a cathode RH of 20 %, whereas the CB MPL shows significant performance loss.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,526

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations56
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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