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Enregistrement W2791751799 · doi:10.1149/ma2018-01/27/1583

Toward Ionomers for Low Pt Performance

2018· article· en· W2791751799 sur OpenAlexaff
David Novitski, Steven Holdcroft

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonomerPlatinumProton exchange membrane fuel cellCatalysisChemical engineeringMaterials scienceElectrochemistryOxygen permeabilityOxygen transportOxygenChemistryInorganic chemistryComposite materialPolymerElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of the ionomer in catalyst layers is critical to the performance of PEM fuel cells. Attention needs to be paid not only to the inherent properties of the ionomer but also to the choice of dispersing solvent and the catalyst support, as these also control the porosity and proton conductivity of the catalyst layer in conjunction with the ionomer. The ionomer also influences electrochemical FC kinetics through its influence on surface adsorption and gas permeability. Mass transport of oxygen in cathode catalyst layers (CCLs) is of particular importance in achieving high current densities in proton exchange membrane fuel cells. The technical push toward low platinum loading in CCLs has resulted in a disproportionate transport resistance attributed to oxygen transiting through thin ionomer films to reach active platinum sites. The replacement of PFSA ionomer in the catalyst layer with hydrocarbon ionomers is thus particularly challenging as this often decreases electrochemical fuel cell kinetics and mass transport. For these reasons, permeability phenomena of oxygen at the ionomer/platinum interface has gained renewed interest. Electrochemical techniques, such as potential step chronoamperometry at microelectrodes, will be shown to be a useful to probe oxygen diffusion and oxygen solubility at catalyst/membrane interface. Data obtained under different conditions and with different ionomers is useful for understanding oxygen transport resistance through ionomer films in the context of low platinum loaded cathode catalyst layers

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,008

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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