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Enregistrement W2799955446 · doi:10.6000/1929-5995.2018.07.01.2

Generation of Energy from a Single Fuel Cell Using Synthesized Solid Electrolyte Membrane from Functionalized Polyisoprene/ Carbon Nanotubes

2018· article· en· W2799955446 sur OpenAlexvenueno aff
C. A. Idibie, K. J. Awatefe, R. O. Ogboru

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteMaterials scienceProton exchange membrane fuel cellMembraneCarbon nanotubePolymerOpen-circuit voltageSurface modificationChemical engineeringCatalysisCarbon fibersIon exchangeIonComposite materialVoltageElectrodeOrganic chemistryChemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study on the electrical energy generated from a single fuel cell using a synthesized solid electrolyte membrane from polyisoprene that was impregnated with carbonanotubes was carried out. The initial functionalization of the polymer yielded an ion exchange capacity (IEC) of 4.04, 7.82, 11.1 and 15.53 mmol/g with their corresponding degrees of sulphonation (DS) of 10.93, 21.1, 30.03 and 42.02 %, respectively. The later but highest DS achieved water uptake of 49.23 wt % and proton conductivities of 4.3 x 10-3, 1.2 x 10-3 and 2.6 x 10-2 S/cm for membrane of thickness 250, 215 and 120 mm, respectively. The performance testing of the membrane in a single fuel cell achieved an open circuit voltage (OCV) of 647.23 mV with the synthesised membrane of 35 wt % catalyst loading, 589.79 mV and 410.48 mV of 25 wt % and 15 wt % catalyst loading, respectively at constant DS (42.02 %). Their corresponding power densities achieved were 68.67, 49.20 and 35.83 Mw/cm2, respectively. Thus the functionalization of polyisoprene impregnated with carbon nanotubes through the process of sulphonation with chlorosulphonic acid resulted into the development of solid polymer electrolyte membrane for fuel cell application.

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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,255 · 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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