Incorporating sepiolite and kaolinite to improve the performance of SPEEK composite membranes for proton exchange membrane fuel cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract SPEEK polymer based thermally crosslinked polymer membranes are prepared by sol‐gel synthesis using kaolinite and sepiolite clays as additives. Characterization tests, ie, mechanical stability, thermal gravimetric analysis, ion exchange capability, swelling properties, water uptake capacities, electrochemical impedance spectroscopy analysis, and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) analysis of the membranes were conducted. The sepiolite and kaolinite addition enhanced the thermal stability and the thermal crosslinking reduced the swelling capacity of the synthesized membranes. Proton conductivity results were increased from 0.172 to 0.268 S cm−1 by adding 9% of kaolinite, and to 0.329 S cm−1 at 80°C by adding 9% of sepiolite to the SPEEK membrane's polymer structure. The fuel cell current density and potential measurements of 141 mA cm−2 and 84.6 mW cm−2 were found respectively at 0.6 V for the SPEEK/S9 membrane, whereas values of 600 mA cm−2 and 348 mW cm−2 were found for the Nafion commercial membrane.
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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) | 0,001 | 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 ».