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Enregistrement W2793158096 · doi:10.1149/08511.0091ecst

Effect of Co Addition in Amorphous Ni-Based Alloys for the Alkaline Oxygen Evolution Reaction

2018· article· en· W2793158096 sur OpenAlexaff
Kevin M. Cole, Donald W. Kirk, Steven J. Thorpe

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTafel equationOxygen evolutionAmorphous solidMaterials scienceAmorphous metalCyclic voltammetryAlloyElectrochemistryChemical engineeringRaman spectroscopyInorganic chemistryMetallurgyChemistryElectrodeCrystallographyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An amorphous alloy Ni74.2Co5Nb12.5Y8.3 was synthesized using cryogenic mechanical alloying and evaluated as a catalyst for the oxygen evolution reaction (OER) in alkaline media using cyclic voltammetry and Tafel measurements. Electrochemical testing showed that the amorphous alloy possessed a lower Tafel slope and enhanced kinetics for the OER compared to crystalline Ni and Ni95Co5. Anodic cycling of the amorphous alloy resulted in a lower onset potential for the OER and decreased Tafel values while no changes were observed for crystalline Ni95Co5. Pairing of in situ confocal Raman spectroscopy with anodic cycling showed that the amorphous alloy formed reversible hydrous Co oxy/hydroxides instead of irreversible CoO2 typically seen on crystalline NiCo alloys in KOH. The formation of hydrous Co oxy/hydroxides upon cycling was also accompanied by increased formation of β-NiOOH leading to enhanced catalytic performance of the amorphous alloy over the crystalline counterparts.

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 enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,702

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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