Microstructure Analysis and Hydrolysis Mechanism of AlLi Alloys Activated by Metal Additives for Hydrogen Generation
Notice bibliographique
Résumé
Microstructure analysis and hydrolytic mechanism of activated Al-Li alloys including low melting point metal additives X (X:indicated as Bi, Sn, In and Ga) are explained for their good hydrogen generation performance in this paper. It is demonstrated that the presence of these metals has a double effect. The metals are helpful to reduce the grain size of Al-Li alloys due to the formation of new intermetallic compounds such as BiLi3, Sn5Li13, AlLiIn2, etc., preventing the connection of Al-Al and Li-Li atoms. The metals strongly improved hydrogen generation performance because the metals deposited on the surface of Al and Li metals act as cathodic centers for hydrogen generation. There were dual micro galvantic cells between Al (Li) and metal additives created in the hydrolysis process which stimulated the electrochemical corrosion of Al and Li. The LiX alloy acts as the initial hydrolysis centers due to its low standard potential and its hydrolysis byproduct LiOH further accelerates the micro galvantic cell between Al and X. Therefore, hydrogen generation performance is linked to standard potential of metal additives, increased Li and X amounts, uniform distribution of Li and X in the Al matrix in the longer milling time. Our results show that the potential good hydrogen generation performance can be obtained via the design and preparation technology of Al alloys.
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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) | 0,000 | 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 ».