Effect of the iron precursor on the insitu functionalization of deposited graphene nanoflakes for catalyst applications
Notice bibliographique
Résumé
Graphene nanoflakes (GNF), a stack of 5 to 20 layers of graphene sheets with typically 100 nm side lengths, are the product of methane decomposition using an argon ICP thermal plasma. GNFs are good candidates to support non-noble catalytic sites for the oxygen reduction reaction. This material has a high crystallinity allowing the graphene to be acid resistant, together with a high electrical conductivity, these properties providing a good basis for a stable catalyst material in fuel cells. The GNFs are functionalized with nitrogen to support iron atoms and create catalytic sites dispersed at the atomic level on the nano-structured powders. The iron functionalization step is realized in situ as a post-processing step within the synthesis reactor through the vaporization of two different Fe precursors in the core of the plasma. The first consists of pure iron powders carried by a nitrogen flow; this method having the advantage of avoiding impurities during the functionalization step. The second precursor is an iron(II) acetate solution also carried by a nitrogen flow, with the iron already in atomic form once dissociated in the thermal plasma core. The effects of the type of precursor, the power of the plasma, and the reactor chamber pressure on the iron functionalization are studied in the present contribution. The structure, composition, and activity of the resulting catalyst are also fully characterized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».