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Enregistrement W2793389479 · doi:10.1149/ma2018-01/37/2212

An Investigation of the Adverse Effect of TiO<sub>2</sub> on Pt-Catalyst for the Oxygen Reduction Reaction

2018· article· en· W2793389479 sur OpenAlexaboutno aff
Todd Miller, Sanjeev Mukerjee, Qingying Jia

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeCatalysisCorrosionMaterials scienceOxideProton exchange membrane fuel cellCarbon fibersChemical engineeringChemistryMetallurgyComposite materialElectrodeEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northeastern University Center for Renewable Energy Technology (NUCRET), 317 Egan Center, Northeastern University, 360 Huntington Avenue, Boston, MA 02115 Metal oxides have long been used to protect carbon supports from corrosion on the anode side of a fuel cell during fuel starvation, when the metal oxides serve as a catalyst for water hydrolysis it protects the carbon supports from corrosion. Titanium dioxide (TiO2) is commonly used on the anode, and known to be effective at protecting the carbon from corrosion. However, we recently found that mechanically mixing Pt/C with some TiO2 as the anode catalyst of a PEMFC leads to a significant drop of the cell performance at a very early stage of operation. Subsequent efforts to understand the phenomenon led to the finding that the even a small amount of TiO2 seriously poison the Pt/C catalyst for the oxygen reduction reaction (ORR) by reducing the half wave potential by more than 150 mV (Figure 1), whereas the HOR rate was not significantly affected. By combing ex situ and in situ characterizations and detailed electrochemical testing, we provide solid experimental evidence for the unexpected TiOx–induced poisoning effect, which largely accounts for the activity loss. The new findings of the interactions between the Pt/C and the metal oxide help to pursue metal oxides that are better at protecting the carbon from corrosion while minimizing the poisoning effects. Acknowledgement: The authors gratefully acknowledge the financial support of Automotive Fuel Cell Corporation (AFCC), Canada and Ford Motor Co., Detroit, MI (under a URIP program). The authors also acknowledge instrumental support from Thermo Fisher Corp., and access to synchrotron based facility for x-ray absorption spectroscopy at National Synchrotron Light Source-II (NSLS-II) situated in Brookhaven National Laboratory (BNL), Upton, NY, under grant # DE-SC0012704 Figure 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 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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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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