Understanding the Corrosion Resistance of Meso- and Micro-Porous Carbons for Application in PEM Fuel Cells
Notice bibliographique
Résumé
The stability of carbon support materials is critical to the lifetime of proton exchange membrane (PEM) fuel cells. Here, we have used a rigorous potential stepping and i/t analysis regime to compare the corrosion resistance of the commonly used microporous carbon black powder, Vulcan carbon (VC), with that of a family of hard-templated mesoporous colloid-imprinted carbon (CICs, with monodisperse pore sizes ranging from 10–50 nm), also using heat-treatment (at 1500°C under N 2 for 2 h) to help understand and differentiate their stability. It was found that VC is more corrosion-resistant than the CICs, as VC was already heat-treated at > 1400°C during its preparation, while the CICs experienced a maximum of 900°C during their in-house synthesis. Consistent with this, the CICs have a higher surface density of graphene sheet edges, which are prone to oxidation, and yet these sites are also better at nucleating and stabilizing Pt nanoparticles. Importantly, the smaller the CIC pore size, the better its corrosion resistance, while heat-treatment makes both VC and the CICs more corrosion resistant, giving a 40–60% increase in durability. This is attributed to enhanced hydrophobicity and crystallinity of the carbons and a decrease in the density of defects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».