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Enregistrement W2748551682 · doi:10.14447/jnmes.v19i4.281

Electrocatalytic Properties of Egg-white Sol-gel Derived MnxFe3-xO4 (0 ≤ x ≤ 1.5) for Alkaline Water Electrolysis

2016· article· en· W2748551682 sur OpenAlexvenueno aff
Narendra Kumar Singh, Ritu Yadav, Manish Yadav

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthalpyOxygen evolutionElectrolysisTafel equationInorganic chemistryChemistryOxideElectrochemistryNuclear chemistryMaterials sciencePhysical chemistryElectrodeElectrolyteThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some binary ferrites having molecular formula, MnxFe3-xO4 (0 ≤ x ≤ 1.5) have been synthesized by a simple and cost effective egg white sol-gel route. In each preparation, nitrates of constituent metal were taken as starting materials and egg white as gelling agent. The material, thus obtained was altered in the form of film electrode on the pre-treated Ni- support using an oxide-slurry painting tech-nique and investigated as electrocatalysts for the oxygen evolution reaction in KOH solutions. The study showed that Mn-substitution in the base oxide matrix influences the electrocatalytic activity of the material significantly and found to be greatest with 0.5 mol Mn-substitution. The reaction order has been found to be approximately unity with respect to OH¯ concentration. The Tafel slope values at low potential ranged between ~ 52 and ~ 65 mVdecade-1. The thermodynamic parameters namely, standard apparent electrochemical enthalpy of activa-tion (), standard enthalpy of activation () and standard entropy of activation () for the oxygen evolution reac-tion (OER) have also been determined. It has been observed that and values decreased with Mn-substitution in the Fe3O4 lattice. This decrease inandwas found to be greatest with 0.5 mol Mn. Thevalues were also found to be highly negative varying between ~ - 185 and – 211 J deg-1 mol-1.

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)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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