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Enregistrement W2561593740 · doi:10.14447/jnmes.v14i2.118

A Mathematical Model for Her Reaction to Determine Different Pt loads on Pt/C Electrodes

2011· article· en· W2561593740 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Ortega-Chávez, Eduardo Herrera-Peraza, Ysmael Verde‐Gómez

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrodePlatinumDielectric spectroscopyElectrochemistryElectrical impedanceMaterials scienceRange (aeronautics)HydrogenAdsorptionAnalytical Chemistry (journal)ChemistryComposite materialPhysical chemistryElectrical engineeringCatalysisEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the preparation of electrodes Pt / C, one of the highlights is its characterization, particularly the possibility of determining the effective charge of platinum available to carry out a reaction by a nondestructive technique. Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) is a technique that provides high precision measurements, producing a stable response without significantly altering the system under study. This paper proposes the use of a hydrogen evolution reaction (HER) mathematical model, validated by experimental data obtained from the implementation of the EIS technique to electrodes with different Platinum loads, in a wide range of frequencies and five different overpotentials. The model takes into account the kinetic, diffusive and adsorption aspects, and also allows to obtain the rate constants for each step of the HER reaction in each of the electrodes used. Although this methodology was used only for Pt/C electrodes suggests a much broader application that extends to any metal electrodes that are capable of evolving hydrogen, with minimal modifications for each particular case.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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