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Enregistrement W2752098492

Impedance Spectroscopy Characterization of Electrodeposited Ni-15Mo Catalyst Designed for the HER in Acid Solution: Modified Porous Model

2006· article· en· W2752098492 sur OpenAlexvenueno aff
Lidija Valek, Mirjana Metikoš‐Huković, Z. Grubač

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDielectric spectroscopyScanning electron microscopeMaterials scienceCatalysisPorosityCrystalliteElectrodeCyclic voltammetryPolarization (electrochemistry)Analytical Chemistry (journal)Transmission electron microscopyElectrical impedanceElectrochemistryChemical engineeringChemistryComposite materialNanotechnologyChromatographyMetallurgyPhysical chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrocatalytic properties of the Ni-15Mo catalyst electrodeposited on carbon substrate, designed for the hydrogen evolution reaction (HER) in an acid media, were investigated using polarization and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) measurements. The composition and atomic ratio of the Ni-Mo electrodeposit were determined by quantitative energy dispersive X-ray spectrometry (EDAX). The presence of a very porous structure composed of micron and submicron sized particles, has been demonstrated by scanning electron microscopy (SEM). Kinetic parameters determined from the dc and ac results show excellent electrocatalytic activity of the porous Ni-15Mo catalyst in comparison with polycrystalline Ni. The effects influencing the frequency dispersions of the porous electrode at low frequencies were discussed on the basis of impedance measurements. The equivalent circuit analog to this situation is the finite – length transmission line terminated in a resistance. The penetration depth ( ) of an ac signal to pore length (lp) ratio as well as the penetrability coefficient ( ) were determined.

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)0,000
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 enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations10
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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