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Enregistrement W2898864509 · doi:10.1149/200231.0089pv

Non-Noble Metal Catalysts for PEM Oxygen Reduction based on Sol Gel Derived Cobalt Nigrogen Compounds

2002· article· en· W2898864509 sur OpenAlexaff
V. I. Birss

Notice bibliographique

RevueECS Proceedings Volumes · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisCobaltCarbon fibersNoble metalInorganic chemistryMaterials scienceAnodeProton exchange membrane fuel cellAdsorptionChemical engineeringCathodeOxideMetalChemistryComposite numberElectrodeOrganic chemistryComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of power loss in PEM fuel cells occurs at the cathode, due to the sluggish kinetics of the oxygen reduction reaction (ORR). Much higher loadings of Pt at the cathode, as compared to the anode, must be used to compensate for this, resulting in high costs. There have been numerous efforts to develop non-noble metal catalysts for the ORR, including Co-N4 chelates, normally arising from porphyrin precursors and which have been shown to improve in activity with heat treatment. In this work, Co oxide sol-gel syntheses, known to yield nanoparticulate composite materials, have been modified by the incorporation of carbon and nitrogen in the form of ethylene diamine. These new catalysts have demonstrated very good ORR activity in acidic solutions after adsorption on carbon and subsequent heat treatment, with a maximum in performance and minimum in H2O2 generation at 700 °C. Catalyst activity was also found to increase with an increase in the concentration of the catalyst on the carbon powder and with increased loadings of the catalyst.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,217
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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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