The Performance of Nickel and Nickel-Iron Catalysts Evaluated As Anodes in Anion Exchange Membrane Water Electrolysis
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Notice bibliographique
Résumé
Anion exchange membrane water electrolysis (AEMWE) is an efficient, cost-effective solution to renewable energy storage. The process includes oxygen and hydrogen evolution reactions (OER and HER); the OER is kinetically unfavourable. Studies have shown that nickel (Ni)- iron (Fe) catalysts enhance activity towards OER, and cerium oxide (CeO2) supports have shown positive effects on catalytic performance. This study covers the preliminary evaluation of Ni, Ni90Fe10 (at%) and Ni90Fe10/CeO2 (50 wt%) nanoparticles (NPs), synthesized by chemical reduction, as OER catalysts in AEMWE using commercial membranes. Transmission electron microscopy (TEM) images of the Ni-based NPs indicate NPs roughly 4–6 nm in size. Three-electrode cell measurements indicate that Ni90Fe10 is the most active non-noble metal catalyst in 1 and 0.1 M KOH. AEMWE measurements of the anodes show cells achieving overall cell voltages between 1.85 and 1.90 V at 2 A cm−2 in 1 M KOH at 50 °C, which is comparable to the selected iridium-black reference catalyst. In 0.1 M KOH, the AEMWE cell containing Ni90Fe10 attained the lowest voltage of 1.99 V at 2 A cm−2. Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) of the AEMWE cells using Ni90Fe10/CeO2 showed a higher ohmic resistance than all catalysts, indicating the need for support optimization.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle