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Enregistrement W3025066772 · doi:10.1149/ma2020-015617mtgabs

Synthesis and Electrochemical Study of Graphene-Based Nanocomposites for Hydrogen Sorption and Storage

2020· article· en· W3025066772 sur OpenAlexaff
Emmanuel Boateng, Antony R. Thiruppathi, Aicheng Chen

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen storageGrapheneMaterials scienceNanomaterialsOxidePhysisorptionNanotechnologyHydrogenChemical engineeringChemistryAdsorptionComposite materialOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With impending serious concerns associated with climate change and the depletion of fossil fuels, an envisaged hydrogen economy remains a viable alternative for addressing future energy issues. However, the significant technical challenges from vehicular hydrogen storage systems such as weight, efficiency, safety and cost constraints must be properly resolved before a commercial application is possible. Compared to compressed high-pressure and liquid hydrogen storage systems, storing hydrogen in solid systems via chemisorption and physisorption is emerging as a promising approach for hydrogen storage [1-3]. In this presentation, recent advances in the solid-state hydrogen storage with a high volumetric density are highlighted. In addition, graphene-based nanomaterials have been considered as a promising candidate for hydrogen storage due to its lightweight and high surface area [4]. We have synthesized graphene oxide (GO), reduced graphene oxide (rGO) and boron-doped reduced graphene oxide (B-rGO) and investigated their performance for hydrogen storage. To enhance their capacity for hydrogen storage, the fabricated graphene oxide based nanomaterials were further modified with palladium (Pd) nanoparticles. The morphological features, structure and chemical compositions of the synthesized nanomaterials (GO, rGO and B-rGO) and nanocomposites (Pd/GO, Pd/rGO and Pd/B-rGO) were characterized using field-emission scanning electron microscopy, transmission electron microscopy, X-ray diffraction spectroscopy, X-ray photoelectron spectroscopy and Raman spectroscopy, showing that Pd nanoparticles were uniformly dispersed on the B-rGO surface. Cyclic voltammetry and galvanostatic charging-discharging technique were employed to probe the hydrogen storage capacity of the graphene based nanomaterials and the nanocomposites. The effect of the boron substitution and the Pd nanoparticle decoration on the hydrogen storage are discussed. References: [1] A. Chen, C. Ostrom. Palladium-based nanomaterials: synthesis and electrochemical applications. Chem. Rev. 115 (2015) 11999 - 12044. [2] S. Konda, A. Chen, Palladium based nanomaterials for enhanced hydrogen spillover and storage. Mater. Today 19 (2016) 100 - 108. [3] E. Boateng, A. Chen, Recent advances in nanomaterials-based solid-state hydrogen storage. Mater. Today Adv. (2019) in press. [4] S. K. Konda, A. Chen, One-step synthesis of Pd and reduced graphene oxide nanocomposites for enhanced hydrogen sorption and storage. Electrochem. Commun. 60 (2015) 148–152.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2020
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Résumé présentoui

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