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Enregistrement W3025827417 · doi:10.1149/ma2020-01522868mtgabs

Influence of Pd Decoration on Carbon-Based Nanomaterials Towards Electrochemical Hydrogen Storage

2020· article· en· W3025827417 sur OpenAlexaff
Emmanuel Boateng, Vincent Dim, Aicheng Chen

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen storageHydrogenNanomaterialsCarbon fibersMaterials scienceNanotechnologyEnergy storageHydrogen economyHydrogen fuelChemical engineeringChemistryEngineeringComposite numberComposite materialOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing need for deep decarbonisation of current global energy systems makes hydrogen-based economy an attractive option for the future. For the envisaged hydrogen economy to be commercially accessible, the challenge for hydrogen storage must be addressed. Solid-state hydrogen storage has received tremendous research interest due to its advantages, such as low cost, high efficiency, safety and high volumetric storage capacity [1,2]. In this study, different carbon-based materials were synthesized and characterized for hydrogen storage. The effect of the modification of those carbon-based materials with Pd nanoparticles was investigated. The significant enhancement of the hydrogen storage capacity is presented References: [1] L. Schlapbach, A. Züttel, Hydrogen-storage materials for mobile applications, Nature 414 (2001) 353–358. [2] E. Boateng, A. Chen, Recent advances in nanomaterials-based solid-state hydrogen storage, Mater. Today Adv. (2019) in press .

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)0,001
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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