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Enregistrement W2507871308 · doi:10.1021/acsami.6b07122

Hydrogen Storage Performance in Pd/Graphene Nanocomposites

2016· article· en· W2507871308 sur OpenAlexafffund
Chunyu Zhou, Jerzy A. Szpunar

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsChina Scholarship CouncilU.S. Department of Energy
Mots-clésMaterials scienceGrapheneHydrogen storageNanocompositeHydrogenNanotechnologyChemical engineeringComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed a Pd-graphene nanocomposite for hydrogen storage. The spherically shaped Pd nanoparticles of 5-45 nm in size are homogeneously distributed over the graphene matrix. This new hydrogen storage system has favorable features like desirable hydrogen storage capacity, ambient conditions of hydrogen uptake, and low temperature of hydrogen release. At a hydrogen charging pressure of 50 bar, the material could yield a gravimetric density of 6.7 wt % in the 1% Pd/graphene nanocomposite. As we increased the applied pressure to 60 bar, the hydrogen uptake capacity reached 8.67 wt % in the 1% Pd/graphene nanocomposite and 7.16 wt % in the 5% Pd/graphene nanocomposite. This system allows storage of hydrogen in amounts that exceed the capacity of the gravimetric target announced by the U.S. Department of Energy (DOE).

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)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations133
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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