MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2606857126 · doi:10.1063/1.4979121

Modelling oxide formation and growth on platinum

2017· article· en· W2606857126 sur OpenAlexaff
Heather Baroody, Gregory Jerkiewicz, Michael Eikerling

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensQueen's UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesNissan Motor Company
Mots-clésPlatinumOxideDissolutionElectrolyteInorganic chemistryChemistryCatalysisMetalKineticsDiffusionMaterials scienceChemical engineeringElectrodePhysical chemistryThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a mathematical model of oxide formation and growth on platinum. The motivation stems from the necessity to understand platinum dissolution in the cathode catalyst layer of polymer electrolyte fuel cells. As is known, platinum oxide formation and reduction are strongly linked to platinum dissolution processes. However, a consistent model of the oxidation processes on platinum does not exist. Our oxide growth model links interfacial exchange processes between platinum and oxygen ions with the transport of oxygen ion vacancies via diffusion and migration. A parametric analysis is performed to rationalize vital trends in oxide growth kinetics. The rate determining step of oxide formation and growth is identified as the extraction of platinum atoms at the metal-oxide interface. A kinetic effect is observed while adjusting the potential when growing the oxide layer, and the solution indicates that a structural change occurs at high potentials, around 1.5 VRHE. The model compares well to experimental data for various materials from various sources.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Chemical PhysicsMême sujetElectrocatalysts for Energy ConversionTravaux en français237 207