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Enregistrement W3041701224 · doi:10.1149/09707.0893ecst

PtNi<sub>x</sub>/C Catalysts for Improved Performance in Ethanol Fuel Cells

2020· article· en· W3041701224 sur OpenAlexaff
Diala A. Alqdeimat, Peter G. Pickup

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisAcetic acidEthylene glycolChronoamperometryCyclic voltammetryEthanolNuclear chemistryChemistryPolyolThermogravimetric analysisInorganic chemistryElectrochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PtNi x /C catalysts were synthesized in various solvents by using a polyol method and were then treated with acetic acid. They were characterized by X-ray powder diffraction, thermal gravimetric analysis and energy-dispersive X-ray spectroscopy. Electro-chemical analysis was carried out by cyclic voltammetry and chronoamperometry to study the activity of these catalysts toward the oxidation of ethanol. Moreover, a commercial PtNi 0.26 /C catalyst was evaluated using the same methods for comparison. A PtNi 0.62 /C(PG) catalyst prepared in propylene glycol was more active toward the oxidation of ethanol than a catalyst prepared in the same way in ethylene glycol and the commercial PtNi 0.26 /C, exhibiting less poisoning by adsorbed CO. Treatment with acetic acid to remove surface Ni further enhanced the activity toward ethanol oxidation. For example, the activity of treated PtNi 0.62 /C(PG) was 11.6 mA mg −1 at 0.27 V while it was 6.7 mA mg −1 for the untreated catalyst.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · 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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