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Enregistrement W307739034

Fundamental Studies of Diffusion and Reactions in Hydrogen Storage Materials

2008· article· en· W307739034 sur OpenAlexfundno aff
Chris G. Van de Walle, Amra Peles, Anderson Janotti, G.B. Wilson-Short

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen Storage and Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDivision of Materials ResearchMaterials Research Science and Engineering Center, Harvard UniversityU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésHydrogenHydrogen storageDehydrogenationChemical physicsKineticsDiffusionEnergy carrierChemistryNanotechnologyCarbon fibersMaterials scienceThermodynamicsCatalysisPhysicsOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen can serve as an energy carrier in a carbon-neutral system of energy production and use [1,2], but adequate hydrogen storage materials are still lacking in spite of many decades of investigations. In addition to being reversible and meeting stringent weight % and volume criteria, candidate materials must exhibit favorable kinetics for hydrogen uptake and release. The fundamental mechanisms of the (de)hydrogenation process have remained elusive to date. We have initiated a study of the relevant reactions, resulting in an identification of the dominant defect species involved in hydrogen transport in non-metallic hosts. While the concepts discussed here are general, we illustrate them with detailed first-principles results for sodium alanate. We identify hydrogen-related point defects as the essential mediators of hydrogen transport. A novel finding of this work is that the defects are positively or negatively charged, and hence their formation energies are Fermi-level dependent−an important feature that has not been recognized in past studies. This dependence enables us to explain why small amounts of transition-metal additives drastically alter the kinetics of dehydrogenation.

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 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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