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Enregistrement W2788721861 · doi:10.1021/acs.jpcc.7b11680

Co<sub>2</sub>CrO<sub>4</sub> Nanopowders as an Anode Catalyst for Simultaneous Conversion of Ethane to Ethylene and Power in Proton-Conducting Fuel Cell Reactors

2018· article· en· W2788721861 sur OpenAlexafffund
Jieyuan Lin, Lin Shao, Fengzhan Si, Subiao Liu, Xian‐Zhu Fu, Jing‐Li Luo

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Alberta
Mots-clésDehydrogenationMaterials scienceAnodeCatalysisEthyleneElectrolyteInorganic chemistryProton exchange membrane fuel cellChemical engineeringSolid oxide fuel cellSinteringCathodeAcetyleneNanocompositeProton conductorOrganic chemistryChemistryElectrodeNanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the ethane conversion in solid oxide fuel cell (SOFC) reactors, comprising a nanosized Co–Cr 2 O 3 nanocomposite anode catalyst, a proton-conducting BaCe 0.8 Y 0.15 Nd 0.05 O 3−δ (BCYN) electrolyte, and a porous Pt cathode, for the purpose of cogenerating value-added ethylene with high selectivity and electrical power. The Co–Cr 2 O 3 nanocomposite anode catalyst is achieved by reducing the Co 2 CrO 4 precursor particles of about 5 nm, by a citrate–nitrate combustion method at an elevated temperature, whereas the BCYN dense membrane is obtained by sintering the BYCN precursor powders at 1400 °C for 10 h. The protonic SOFC reactor cogenerates a maximum power density of 173 mW·cm –2 and an ethylene yield of 32% at a selectivity of 91.6% at 700 °C. More importantly, no detectable acetylene and carbon dioxide (CO 2 ) emission are formed, suggesting the superior electrocatalytic activity and dehydrogenation activity of the Co–Cr 2 O 3 nanocomposite for the cogeneration of ethylene and electricity.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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