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Enregistrement W2907165843 · doi:10.1002/adma.201804846

Integrating PGM‐Free Catalysts into Catalyst Layers and Proton Exchange Membrane Fuel Cell Devices

2019· review· en· W2907165843 sur OpenAlexaff
Dustin Banham, Ja‐Yeon Choi, Takeaki Kishimoto, Siyu Ye

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensBallard Power Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProton exchange membrane fuel cellCatalysisMaterials scienceCathodeChemical engineeringPlatinumCommercializationNanotechnologyOxygen reduction reactionElectrodeElectrochemistryChemistryEngineeringElectrical engineeringOrganic chemistryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) continue to expand into commercial markets, there is still pressure to decrease cost. One of the largest opportunities to reducing cost is to reduce the amount of platinum-group metal (PGM) catalysts used in the electrodes (particularly the cathode). Over the past decade, exciting advances in the Fe/N/C family of PGM-free oxygen reduction reaction (ORR) catalysts has provided great optimism that not only can PGMs at the cathode be reduced but possibly be completely eliminated. In fact, in September 2017, Ballard Power Systems announced the commercialization of the world's first PEMFC product to utilize a PGM-free catalyst at the cathode (FCgen-micro (non-precious-metal catalyst, NPMC)). However, for these catalysts to be used in more demanding applications, an improved understanding and new design approaches for PGM-free catalyst layers will be required. Herein, some of the latest research on both modeling and experimental studies in the field of PGM-free catalyst layer research are discussed. In addition, a short discussion on Ballard's new NPMC is provided.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations158
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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